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机译:物理知识的神经网络:用于解决非线性偏微分方程的前向和逆问题的深度学习框架
Brown Univ Div Appl Math Providence RI 02912 USA;
Univ Penn Dept Mech Engn &
Appl Mech Philadelphia PA 19104 USA;
Brown Univ Div Appl Math Providence RI 02912 USA;
Data-driven scientific computing; Machine learning; Predictive modeling; Runge-Kutta methods; Nonlinear dynamics;
机译:物理知识的神经网络:用于解决非线性偏微分方程的前向和逆问题的深度学习框架
机译:用于解决部分微分方程中的前向和逆问题的分布式学习机
机译:使用深度学习求解二阶非线性演化偏微分方程
机译:求解非线性偏微分方程的细胞神经网络学习算法。
机译:使用人工神经网络求解偏微分方程。
机译:用于解决非线性扩散性和Biot方程的物理知识的神经网络
机译:量化物理知识神经网络的总不确定性,以解决前进和逆随机问题