Federico pichi (21 resultados)
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Real Time Reduced Order Computational Mechanics: Parametric PDEs Worked Out Problems (SISSA Springer Series, 5)
Rozza, Gianluigi; Ballarin, Francesco; Scandurra, Leonardo; Pichi, Federico
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Real Time Reduced Order Computational Mechanics: Parametric PDEs Worked Out Problems (SISSA Springer Series, 5)
Rozza, Gianluigi; Ballarin, Francesco; Scandurra, Leonardo; Pichi, Federico
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. This volume gathers peer-reviewed papers from the workshop Scientific Machine Learning: Emerging Topics, held at SISSA in Trieste, Italy. The event gathered leading researchers in mathematics, algorithms, and machine learning. Its goal was to advance the synergy between data-driven models an…d scientific computing, promoting robust, interpretable, and scalable methods. The works reflect major trends in scientific machine learning (SciML), including optimization, physics-informed learning, neural graph/operators/ODE, transformers, and generative models. Contributions propose physics-based constrained neural networks, advancements in optimization and model reduction, and applications across power systems, chemical kinetics, and biomechanics. Topics span from hybrid models for image classification to generative compression and neural operators for high-dimensional systems. Blending theory and practice, the volume captures the diversity and innovation shaping modern SciML.This volume is addressed to researchers and will provide readers with insight into the current state of the field, sparks new ideas, and encourages further research at the rich intersection of machine learning, mathematics, and scientific computing. This volume gathers peer-reviewed papers from the workshop Scientific Machine Learning: Emerging Topics, held at SISSA in Trieste, Italy. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This volume gathers peer-reviewed papers from the workshop Scientific Machine Learning: Emerging Topics, held at SISSA in Trieste, Italy. The event gathered leading researchers in mathematics, algorithms, and machine learning. Its goal was to advance the…synergy between data-driven models and scientific computing, promoting robust, interpretable, and scalable methods. The works reflect major trends in scientific machine learning (SciML), including optimization, physics-informed learning, neural graph/operators/ODE, transformers, and generative models. Contributions propose physics-based constrained neural networks, advancements in optimization and model reduction, and applications across power systems, chemical kinetics, and biomechanics. Topics span from hybrid models for image classification to generative compression and neural operators for high-dimensional systems. Blending theory and practice, the volume captures the diversity and innovation shaping modern SciML.This volume is addressed to researchers and will provide readers with insight into the current state of the field, sparks new ideas, and encourages further research at the rich intersection of machine learning, mathematics, and scientific computing.
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Real Time Reduced Order Computational Mechanics
Rozza, Gianluigi; Ballarin, Francesco; Scandurra, Leonardo; Pichi, Federico
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Real Time Reduced Order Computational Mechanics
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Real Time Reduced Order Computational Mechanics
Gianluigi Rozza|Francesco Ballarin|Leonardo Scandurra|Federico Pichi
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Several worked out problems with increasing complexity in computational mechanicsEndowed with open-source software libraries and working environmentsDivided in 5 parts to collect several different topics and applicati…ons in mechanics.
Real Time Reduced Order Computational Mechanics: Parametric PDEs Worked Out Problems (SISSA Springer Series, 5)
Rozza, Gianluigi; Ballarin, Francesco; Scandurra, Leonardo; Pichi, Federico
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Real Time Reduced Order Computational Mechanics: Parametric PDEs Worked Out Problems (SISSA Springer Series, 5)
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This volume gathers peer-reviewed papers from the workshop Scientific Machine Learning: Emerging Topics, held at SISSA in Trieste, Italy. The event gathered leading researchers in mathematics, algorithms, and machine learning. Its goal was… to advance the synergy between data-driven models and scientific computing, promoting robust, interpretable, and scalable methods. The works reflect major trends in scientific machine learning (SciML), including optimization, physics-informed learning, neural graph/operators/ODE, transformers, and generative models. Contributions propose physics-based constrained neural networks, advancements in optimization and model reduction, and applications across power systems, chemical kinetics, and biomechanics. Topics span from hybrid models for image classification to generative compression and neural operators for high-dimensional systems. Blending theory and practice, the volume captures the diversity and innovation shaping modern SciML.This volume is addressed to researchers and will provide readers with insight into the current state of the field, sparks new ideas, and encourages further research at the rich intersection of machine learning, mathematics, and scientific computing. 218 pp. Englisch.
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Buch. Condición: Neu. Scientific Machine Learning | Emerging Topics | Federico Pichi (u. a.) | Buch | viii | Englisch | 2026 | Springer | EAN 9783032115263 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer International Publishing Feb 2026, 2026
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This volume gathers peer-reviewed papers from the workshop Scientific Machine Learning: Emerging Topics, held at SISSA in Trieste, Italy. The event gathered leading researchers in mathematics, algorithms, and machine learning. Its goal was to…advance the synergy between data-driven models and scientific computing, promoting robust, interpretable, and scalable methods. The works reflect major trends in scientific machine learning (SciML), including optimization, physics-informed learning, neural graph/operators/ODE, transformers, and generative models. Contributions propose physics-based constrained neural networks, advancements in optimization and model reduction, and applications across power systems, chemical kinetics, and biomechanics. Topics span from hybrid models for image classification to generative compression and neural operators for high-dimensional systems. Blending theory and practice, the volume captures the diversity and innovation shaping modern SciML.This volume is addressed to researchers and will provide readers with insight into the current state of the field, sparks new ideas, and encourages further research at the rich intersection of machine learning, mathematics, and scientific computing.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 228 pp. Englisch.
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