name: Метод симуляции жидкости в реальном времени с помощью нейронных сетей
keyword_list: аппроксимация физических процессов трехмерные свёрточные сети Симуляция жидкости
abstract: В данной диссертации рассматривается решение задачи аппроксимации классического метода симуляции жидкости — позиционного метода симуляции (Position Based Fluids, PBF). Предлагаемое решение основывается на использовании субпиксельных свёрточных нейронных сетей, которые часто применяются в глубоком обучении для задачи умного повышения размерности изображений и видео. В нашем методе с их помощью повышается размерность поля коррекций скоростей частиц, которыми представлена жидкость. Итоговый метод симуляции поддерживает возможность интерактивного взаимодействия между жидкостью и окружением в реальном времени. В зависимости от точности приближения и соотношения между объемом домена вычислений и количеством частиц предлагаемый метод способен работать до 200 раз быстрее, чем метод-учитель (PBF).
  Также автором в рамках диссертации были разработаны решения для сопутствующих симуляции задач, таких как рендеринг поверхности жидкости для полученной симуляции, учёт воздействия жидкости на среду, симуляция жидкости в комбинации с двумерным методом симуляции, а также симуляция жидкости в неограниченном домене вычислений.
chairman_dissertation_council.name: Андрей
chairman_dissertation_council.surname: Райгородский
chairman_dissertation_council.patronymic: Михайлович
chairman_dissertation_council.position: главный научный сотрудник-заведующий лабораторией
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
chairman_dissertation_council.rank: Доцент
chairman_dissertation_council.wos_research_id: L-5095-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603605028
chairman_dissertation_council.rinc_id: 14675
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0001-8614-9612
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Виталий
organization_supervisor.surname: Баган
organization_supervisor.patronymic: Анатольевич
organization_supervisor.position: Проректор по научной работе
organization_supervisor.degree: Доктор физико-математических наук
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 27.41.23
rubrics.name: Машинные, графические и другие методы вычислительной математики
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
speciality_codes.code: 05.13.18
supervisors.fio: Федотов С.Н.
supervisors.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: -
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: МФТИ
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский  университет)"
protection_organization.ogrn: 1027739386135
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: МФТИ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
author_organization.ogrn: 1027739386135
author_organization.supervisor_name: НИКОЛАЙ
author_organization.supervisor_surname: КУДРЯВЦЕВ
author_organization.supervisor_patronymic: НИКОЛАЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения