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camlab-ethz/CE-RM

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Hugging Face2024-05-30 更新2024-06-12 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/camlab-ethz/CE-RM
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官方服务:
资源简介:
该数据集基于可压缩欧拉方程,包含Richtmyer-Meshkov问题的轨迹,并包含一个被动示踪剂。数据集模拟在单位正方形上,时间达到T=2,并以均匀的空间和时间间隔保存。数据集的NetCDF文件包含一个名为*solution*的变量,维度为1260(轨迹数)x 21(时间步数)x 5(密度、水平速度、垂直速度、压力、被动示踪剂)x 128(x维度)x 128(y维度)。数据集分为训练/验证/测试集,分别为1030/100/130个轨迹。

该数据集基于可压缩欧拉方程,包含Richtmyer-Meshkov问题的轨迹,并包含一个被动示踪剂。数据集模拟在单位正方形上,时间达到T=2,并以均匀的空间和时间间隔保存。数据集的NetCDF文件包含一个名为*solution*的变量,维度为1260(轨迹数)x 21(时间步数)x 5(密度、水平速度、垂直速度、压力、被动示踪剂)x 128(x维度)x 128(y维度)。数据集分为训练/验证/测试集,分别为1030/100/130个轨迹。
提供机构:
camlab-ethz
原始信息汇总

数据集概述

数据集描述

  • 主题: 基于可压缩欧拉方程的Richtmyer-Meshkov问题轨迹数据集。
  • 内容: 包含1260个轨迹,每个轨迹记录了21个时间步的状态,包括密度、水平速度、垂直速度、压力和一个被动示踪剂。

数据集维度

  • 变量: 单个变量名为solution
  • 维度:
    • 1260个轨迹
    • 21个时间步
    • 5个物理量(密度、水平速度、垂直速度、压力、被动示踪剂)
    • x方向128个点
    • y方向128个点

数据集分割

  • 分割: 训练集1030个轨迹,验证集100个轨迹,测试集130个轨迹。

数据集下载与组装

  • 下载方式: 可通过huggingface-cli download下载。
  • 组装: 使用提供的assemble_data.py脚本将分块数据组装成单个NetCDF文件,命令如下: bash python assemble_data.py --input_dir . --output_file CE-RM.nc
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