Denoising-Diffusions-Wahrscheinlichkeitsmodelle (DDPMs) können die gesamte Verteilung der Lösungen für Tragflügelströmungen erfassen und die inhärente Unsicherheit der Simulationen genau abschätzen. DDPMs übertreffen andere Methoden wie Bayessche neuronale Netze und heteroskedastische Modelle in Bezug auf verschiedene Genauigkeitsmetriken.
Denoising-Diffusions-Wahrscheinlichkeitsmodelle (DDPMs) können die gesamte Verteilung der Lösungen für Tragflügelströmungen erfolgreich erfassen und somit die Unsicherheit der Simulationen genau abschätzen. DDPMs übertreffen andere Methoden wie Bayessche neuronale Netze und heteroskedastische Modelle in Bezug auf verschiedene Genauigkeitsmetriken.