camlab-ethz/NS-SL
收藏Hugging Face2024-05-30 更新2024-06-12 收录
下载链接：
https://hf-mirror.com/datasets/camlab-ethz/NS-SL
下载链接
链接失效反馈官方服务：
资源简介：
该数据集基于不可压缩的Navier-Stokes方程，包含从双剪切层初始条件开始的轨迹。数据集包含40000个轨迹，每个轨迹有21个时间步长，2个速度分量（水平和垂直），以及128x128的空间维度。数据集在单位正方形上模拟到T=1，并在空间和时间上均匀保存。数据集分为训练、验证和测试集，分别为39640、120和240个轨迹。数据集可以通过`huggingface-cli download`下载，并使用提供的`assemble_data.py`脚本将分块数据组装成单个NetCDF文件。
该数据集基于不可压缩的Navier-Stokes方程，包含从双剪切层初始条件开始的轨迹。数据集包含40000个轨迹，每个轨迹有21个时间步长，2个速度分量（水平和垂直），以及128x128的空间维度。数据集在单位正方形上模拟到T=1，并在空间和时间上均匀保存。数据集分为训练、验证和测试集，分别为39640、120和240个轨迹。数据集可以通过`huggingface-cli download`下载，并使用提供的`assemble_data.py`脚本将分块数据组装成单个NetCDF文件。
提供机构：
camlab-ethz
原始信息汇总
数据集概述
数据集描述
本数据集基于不可压缩纳维-斯托克斯方程，包含从双剪切层初始条件开始的轨迹，详细信息见论文链接。
数据集维度
数据集的NetCDF文件包含一个名为velocity的变量，其维度如下：
- 40000个轨迹
- 21个时间步
- 2个速度分量（水平速度和垂直速度）
- 128个x维度
- 128个y维度
该数据集在单位正方形区域内模拟至T=1，并保存为空间和时间均匀分布的数据。
数据集分割
数据集被分为训练集、验证集和测试集，具体分配如下：
- 训练集：39640个轨迹
- 验证集：120个轨迹
- 测试集：240个轨迹
数据集下载与组装
数据集可通过huggingface-cli download等方式下载。下载后，使用提供的assemble_data.py脚本将分块数据组装成单一的NetCDF文件，使用方法如下：
bash
python assemble_data.py --input_dir . --output_file NS-SL.nc
