

プログラミング初心者で使用言語はPythonです。  
やりたいことは以下の通りです。

  1. ランダムに障害物が配置されてる仮想水路を設定
  2. 色んな流量を流して平面2次元の計算をさせて流速ベクトルを可視化する(カルマン渦とかをみたい)
  3. 結果を畳み込みニューラルネットワークで学習
  4. 学習結果から次のようなことをしたい  
任意の場所に障害物を配置し、任意の流量を入力したときそれがどのような流れになるのか流速ベクトルで可視化された予想図を出力

教えていただきたい点

  1. そもそも上記のような図を出力させる機械学習は可能なのか
  2. Pythonだけで可能なのか(数値計算はjuliaなどにさせたり言語を分けた方がいいのでしょうか？)

一応LightGBMを使った2値予測なら少し経験があるのですが初期条件から流れの図をだすというのは経験がないため何から手をつけたらいいのかわかりません。  
すみませんがよろしくお願いします。


CC BY-SA 4.0
2021-10-23T04:56:20.993
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question
python 機械学習
初期条件を入力したときに値ではなく可視化された図を出力するモデルを作りたい