Deep Learning Methods Of Mathematical Physics - Volume I: Direct And Inverse Problems (Hardcover)

Idioma: inglés

Editorial: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, Singapore, 2026

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Hardcover. This book explores how Artificial Intelligence and Deep Learning are transforming Mathematical Physics, offering modern data-driven tools where traditional analytical and numerical methods fall short. As physical systems grow more complex or chaotic, deep learning provides efficient surrogates and physics-informed models capable of capturing dynamics and uncovering governing laws directly from data.This book introduces Neural ODEs, Physics-Informed Neural Networks (PINNs), and Hamiltonian and Lagrangian Neural Networks, showing how they enhance classical mechanics and PDE solvers for both forward and inverse problems. With Keras code examples, Google Colab notebooks, and practical exercises, this book serves researchers and students in physics, mathematics, and engineering seeking a concise, hands-on guide to applying deep learning in physical systems. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

N° de ref. del artículo 9789819827237

Título
Deep Learning Methods Of Mathematical Physics - Volume I: Direct And Inverse Problems (Hardcover)
Autor
Ovidiu Calin
Editorial
World Scientific Publishing Co Pte Ltd, Singapore
Año de publicación
2026
Estado
new
Encuadernación
Hardcover
Idioma
inglés
ISBN 10
981982723X
ISBN 13
9789819827237
Edición
3ª Edición

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