camlab-ethz/CE-RM
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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
