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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation: Fundamentals, Modeling, and Case Studies (SpringerBriefs in Mathematics) - Tapa blanda
- EditorialSpringer
- Año de publicación2023
- ISBN 10 3031423321
- ISBN 13 9783031423321
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de páginas180
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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation : Fundamentals, Modeling, and Case Studies
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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation: Fundamentals, Modeling, and Case Studies (Paperback or Softback)
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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation : Fundamentals, Modeling, and Case Studies
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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation: Fundamentals, Modeling, and Case Studies (SpringerBriefs in Mathematics)
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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation: Fundamentals, Modeling, and Case Studies (SpringerBriefs in Mathematics)
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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation
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Berlin Springer International Publishing Springer Nov 2023, 2023
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is an introduction to the use of machine learning and data-driven approaches in fluid simulation and animation, as an alternative to traditional modeling techniques based on partial differential equations and numerical methods - and at a lower computational cost.This work starts with a brief review of computability theory, aimed to convince the reader - more specifically, researchers of more traditional areas of mathematical modeling - about the power of neural computing in fluid animations. In these initial chapters, fluid modeling through Navier-Stokes equations and numerical methods are also discussed.The following chapters explore the advantages of the neural networks approach and show the building blocks of neural networks for fluid simulation. They cover aspects related to training data, data augmentation, and testing.The volume completes with two case studies, one involving Lagrangian simulation of fluids using convolutional neural networks and the other using Generative Adversarial Networks (GANs) approaches. 164 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783031423321
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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation : Fundamentals, Modeling, and Case Studies
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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation : Fundamentals, Modeling, and Case Studies
Publicado por
Springer International Publishing, 2023
ISBN 10: 3031423321
ISBN 13: 9783031423321
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is an introduction to the use of machine learning and data-driven approaches in fluid simulation and animation, as an alternative to traditional modeling techniques based on partial differential equations and numerical methods - and at a lower computational cost.This work starts with a brief review of computability theory, aimed to convince the reader - more specifically, researchers of more traditional areas of mathematical modeling - about the power of neural computing in fluid animations. In these initial chapters, fluid modeling through Navier-Stokes equations and numerical methods are also discussed.The following chapters explore the advantages of the neural networks approach and show the building blocks of neural networks for fluid simulation. They cover aspects related to training data, data augmentation, and testing.The volume completes with two case studies, one involving Lagrangian simulation of fluids using convolutional neural networks and the other using Generative Adversarial Networks (GANs) approaches. Nº de ref. del artículo: 9783031423321
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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation: Fundamentals, Modeling, and Case Studies
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