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9781032503035 - Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems de Wang, Yinpeng; Ren, Qiang (15 resultados)
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems | Yinpeng Wang (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2025 | CRC Press | EAN 9781032503035 | Verantwortliche Person für die EU: Taylor & Francis Verlag GmbH, Kaufingerstr. 24, 80331 München, gpsr[at]taylorandfrancis[dot]com | Anbieter: preigu.
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. 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.
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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.
