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HydroGym: A Reinforcement Learning Platform for Fluid Dynamics
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2025
Online
DOI: 10.48550/arXiv.2512.17534
DOI: 10.18154/RWTH-2026-01845
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1028764/files/1028764.pdf
Einrichtungen
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Artificial Intelligence (cs.AI) (Genormte SW) ; FOS: Computer and information sciences (Genormte SW) ; FOS: Physical sciences (Genormte SW) ; Fluid Dynamics (physics.flu-dyn) (Genormte SW) ; Machine Learning (cs.LG) (Genormte SW)
OpenAccess: 
PDF
External link: 
Fulltext by arXiv.org
Dokumenttyp
Preprint
Format
online
Sprache
English
Externe Identnummern
arXiv: arXiv:2512.17534
Interne Identnummern
RWTH-2026-01845
Datensatz-ID: 1028764
Beteiligte Länder
France, Germany, South Korea, USA
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