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.

N� de ref. del art�culo 9783031423321

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Deep Learning for Fluid Simulation and Animation : Fundamentals, Modeling, and Case Studies
Editor: Springer International Publishing
Fecha de publicaci�n: 2023
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3031423321
ISBN 13: 9783031423321
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 155 de alto por 11 de largo
Peso: 283 gramos

Acerca de

Sinopsis

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.

Acerca del autor

Gilson Antonio Giraldi is a Researcher at the National Laboratory for Scientific Computing (LNCC), Brazil, where he is responsible for academic research projects in image analysis, statistical and machine learning, scientific visualization, and physically-based animation. He holds a PhD in Computer Graphics (2000) from the Federal University of Rio de Janeiro, Brazil, and has a degree in Mathematics (1986) from the Pontifical Catholic University of Campinas, Brazil.
Antonio Lopes Apolin�rio Junior is an Associate Professor at the Federal University of Bahia (UFBA), Brazil. He holds a PhD in Systems and Computer Engineering (2004) from the Federal University of Rio de Janeiro, Brazil. His research interests lie in computer graphics, 3D modeling, augmented reality, virtual reality, and physically-based rendering and animation.
Leandro Tavares da Silva is a Professor at the Federal Center for Technological Education “Celso Suckow da Fonseca” (CEFET-RJ), Brazil. He holds a PhD in Computational Modeling (2016) from the National Laboratory for Scientific Computing (LNCC), Brazil. He currently does research on fluid simulation and animation, and deep learning.
Liliane Rodrigues de Almeida is a Fellow Researcher at the National Laboratory for Scientific Computing (LNCC). She holds a Master’s degree in Computer Science (2017) from the Federal University of Juiz de Fora (UFJF), Brazil, and has a degree in Computer Science from the same university. Her fields of research are physical simulation and computational geometry.

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Descripci�n de la librer�a

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

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La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

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