一种基于冷扩散模型的复杂反应流场建模方法

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摘要：仿真复杂湍流反应流场的计算消耗巨大，为了缓解计算负担，许多研究基于深度学习方法构建数据驱动代理模型，但获取该代理模型所需要的数据仍存在一定困难。为了解决上述问题，本文提出一种基于冷扩散模型（Cold Diffusion Model，CDM）的代理模型。与去噪扩散概率模型（ Denoising Diffusion Probabilistic Model，DDPM）不同，插值冷扩散模型在扩散过程中采用逐步插值替代加入随机高斯噪声，为复原过程引入更多信息。（剩余1180字）

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