慕尼黑工业大学在读博士生，主要研究机器学习、深度学习等方法在传统计算流体力学问题上的应用，涉及

  • 可压缩流体数值模拟
  • 黎曼求解器
  • 高分辨率数值格式
  • 隐式大涡模拟
  • 高性能计算
  • 高斯过程
  • 多目标贝叶斯优化
  • 强化学习

比如，对于二维内爆（implosion）算例，位于对角线的射流越长、激波处无震荡，则代表格式性质越好。基于提出的框架，分别使用原始数值格式、贝叶斯优化的数值格式、强化学习优化的数值格式对二维内爆问题进行求解，得到的结果如下：

编程语言主要使用C/C++和Python。CFD求解器使用我们自研的基于MPI并行和自适应网格的多相可压缩流体求解器：

A parallel modular computing environment for three-dimensional multiresolution simulations of compressible flows

ALPACA - a level-set based sharp-interface multiresolution solver for conservation laws

这个网站用于分享我个人的学习笔记，主要以编程和可压缩流体数值求解为主。对于后者，还会涉及相关的数值分析方法，包括修正方程、数值耗散率、湍动能谱等。