Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems

Idioma: inglés

Editorial: CRC Press Jan 2025, 2025

1032503033 / 9781032503035

  • Tapa blanda
  • Nuevo
Ver todos los detalles

Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 11 de enero de 2012

Tapa blanda

Condición: Nuevo

EUR 64,19

Envío por EUR 23,00 
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

Cantidad disponible: 2 disponibles

Añadir al carrito
Devoluciones gratuitas de 30 días

Descripción del artículo del vendedor

This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book investigates in detail the emerging deep learning (DL) technique in computational physics, assessing its promising potential to substitute conventional numerical solvers for calculating the fields in real-time. After good training, the proposed architecture can resolve both the forward computing and the inverse retrieve problems.Pursuing a holistic perspective, the book includes the following areas. The first chapter discusses the basic DL frameworks. Then, the steady heat conduction problem is solved by the classical U-net in Chapter 2, involving both the passive and active cases. Afterwards, the sophisticated heat flux on a curved surface is reconstructed by the presented Conv-LSTM, exhibiting high accuracy and efficiency. Additionally, a physics-informed DL structure along with a nonlinear mapping module are employed to obtain the space/temperature/time-related thermal conductivity via the transient temperature in Chapter 4. Finally, in Chapter 5, a series of the latest advanced frameworks and the corresponding physics applications are introduced.As deep learning techniques are experiencing vigorous development in computational physics, more people desire related reading materials. This book is intended for graduate students, professional practitioners, and researchers who are interested in DL for computational physics. 200 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9781032503035

Título
Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Autor
Yinpeng Wang
Editorial
CRC Press Jan 2025
Año de publicación
2025
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
1032503033
ISBN 13
9781032503035
Peso del artículo
313 gramos
Dimensiones
234x156x11 mm

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

Bergisch Gladbach, Alemania

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 11 de enero de 2012

Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America

ArtículoDe 5 a 15 días hábilesDe 5 a 15 días hábiles
Primer artículoEUR 23,00EUR 23,00
Los plazos de entrega los establecen los vendedores y varían según el transportista y la ubicación. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relación con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de envío de los artículos.

Métodos de pago

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Cheque
  • Giro bancario
  • PayPal

Información empresarial del vendedor

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

Alemania

BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K.
Inhaber: Ludwig Meier
De-Gasperi-Str. 8
51469 Bergisch Gladbach
Deutschland

Tel.: +49(0)22028659300
Fax: +49(0)22028659301
E-Mail: info@buchweltweit.de

Registergericht: Amtsgericht Köln
Registernummer: HRA 28253

Umsatzsteuer-Identifikationsnummer: DE815259907

Wir sind zur Teilnahme an einem Streitbeilegungsverfahren vor einer Verbraucherschlichtungsstelle weder verpflichtet noch bereit.