单次湍流实现训练WDSR实现x64超分辨率

研究者提出一种仅用单次高分辨率均匀湍流实现即可训练的超分辨率框架：从一次高分辨率湍流数据中提取重叠 patch，训练宽激活深度超分辨率网络（WDSR），再通过逐块预测加 Hann 窗加权重叠相加完成重建。 在二维均匀各向同性湍流上，该方法实现了 x32 和 x64 的极端放大重建。作者为 Arth Sojitra、Muhammad Abid 和 Omer San，成果发表于 arXiv cs.LG。 该框架的核心主张是训练数据只需一次高分辨率湍流实现，而非依赖大规模数据集；上述放大倍数与二维均匀各向同性湍流这一对象绑定。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。