主要观点总结
本文综述了机器学习在计算流体力学中的最新应用，包括前向建模、逆向设计和控制问题等方面。文章详细阐述了计算流体动力学的基本概念和背景知识，系统回顾了近五年的相关文献，并介绍了新的分类方法。此外，文章还讨论了机器学习在该领域的应用、挑战和未来研究方向。
关键观点总结
关键观点1: 计算流体力学的基本概念和背景知识
计算流体力学是流体力学的一个分支，涉及使用数值方法解决流体力学问题。它使用计算机进行模拟和预测流体运动的行为。虽然有很多进展，但仍面临计算成本高昂、难以捕获湍流等亚尺度特征等问题。
关键观点2: 机器学习在计算流体力学中的应用
机器学习技术能够从观测数据中学习模式和动力学，最近已应用于计算流体力学领域。通过将机器学习技术与流体动力学数据结合，促进了该领域的发展。现有方法大多涉及数据驱动的替代模型、物理信息驱动的替代模型和机器学习辅助的数值解决方案等。
关键观点3: 新的挑战和未来研究方向
计算流体力学领域面临多尺度建模、物理知识编码、多物理学习和科学基础模型等挑战。未来研究方向包括开发能够泛化并超越训练数据的方法，设计能够处理不同复杂几何形状的网络，以及自动化数据生成和科学发现等技术。
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本文 约4400字 ，建议阅读 10+ 分钟 本文为计算流体力学中的前向建模引入了一种新的分类方法。 [ 导语 ] 近日，来自北京大学、 UCLA、中科院、马里兰大学、斯坦福大学、西湖大学等6个机构的作者合作撰写了一篇关于机器学习在计算流体力学中近期应用的重磅综述。文献首先详细介绍了基础概念、传统方法和基准数据集。在系统地回顾了近五年的论文后，本文为计算流体力学中的前向建模引入了一种新的分类方法：数据驱动的替代模型、物理信息驱动的替代模型和机器学习辅助的数值解决方案。此外，本文还回顾了逆向设计和控制中的最新机器学习方法，并提供了一种新的分类方法。在应用层面，本文梳理了机器学习在空气动力学、燃烧、大气与海洋科学、生物流体、等离子体、符号回归和降阶建模（Reduced order modeling）等关键科学和工程学科中的
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