Bayesian Data Characterization and State Prediction for a Large EddyTurbulent Flow Simulation: A Revisitation
Notice bibliographique
Résumé
Environmental engineering remote sensing platforms using hyperspectral imagery and other multidimensional modalities are often responsible for monitoring coastal regions in order to safeguard national waters.This objective requires determining sub-surface turbulent structure from surface water flow spatial measurements for state assessment and decisionmaking.The inability of remote sensing platforms to penetrate the water column at depth because of turbulence-induced sediment-concentration modulation necessitates using models that dynamically link surface and sub-surface flow structure.Large eddy simulations (LES) are a useful proxy for the analysis of hyperspectral imagery due to the tri-dimensional structure of both information carrying modalities.Bayesian statistical models are used to revisit the analysis of a large-eddy simulated three-dimensional turbulent shear flow [1].The purpose is the exploration of the feasibility of creating data characterization and state prediction system models for sub-surface vorticity and stress, and surface root mean square (rms) velocity and rms sediment concentration which could then be utilized in the analysis of environmental hyperspectral imagery.Nine turbulent feature time series were derived from forty-one three dimensional LES data cube realizations taken at distinct times during steady state conditions.Generative topographic mapping (GTM) [2] is a non-linear latent variable mapping which furnishes a two-dimensional organized representation of nonlinear multidimensional data in terms of latent variables.The nine-dimensional turbulent feature data points including vorticity, stress, rms cross-mean flow velocity, and rms sediment concentration were mapped using the GTM providing a clear segmentation of data points in latent space.This segmentation was characterized by a strong demarcation between low rms and high rms value data points.Vorticity time series and rms sediment concentration time series were selected for Gaussian mixture modeling and hidden Markov model parameter estimation to understand their statistical structure.Gaussian mixture modeling [2] results depict a covariancebased relationship between vorticity and rms sediment concentration which has a positive linear trend for low values of both variables, but which exhibits a negative linear trend at high values.Hidden Markov model parameter estimation [3] results substantiate this relationship between the two variables, in particular the nonlinear dynamics where high vorticity levels are associated with decreasing rather than increasing levels of rms sediment concentration.This trend is due to turbulence dampening where sediment concentration increases the effective viscosity of the sediment-laden fluid flow system to such a level that turbulent fluctuations can no longer sustain large sediment particle concentrations.Gaussian process [4] modeling is able to provide semi-linear extrapolations of future vorticity and rms cross-mean flow velocity values over time.A strong negative linear trend prediction, however, is only possible for rms sediment concentration because of not only the limited amount of data but also the limited dynamic range of data values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».