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

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        Présentation Deep Learning - Based Forward Modeling And Inversion Techniques For Computational Physics Problems de Ren, Qiang ...

         - Livre Informatique

        Livre Informatique - Ren, Qiang - 01/07/2023 - Relié - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Ren, Qiang - Wang, Yinpeng
      • Editeur : Crc Press
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/07/2023
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 200.0
      • Expédition : 434
      • Dimensions : 16.2 x 24.1 x 1.5
      • ISBN : 9781032502984



      • Résumé :
        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....

        Biographie:
        1. Deep Learning Framework and Paradigm in Computational Physics?? 2. Application of U-net in 3D Steady Heat Conduction Solver? 3. Inversion of complex surface heat flux based on ConvLSTM? 4. Time-domain electromagnetic inverse scattering based on deep learning? 5. Reconstruction of thermophysical parameters based on deep learning? 6. Advanced Deep Learning Techniques in Computational Physics?...

        Sommaire:

        1. Deep Learning Framework and Paradigm in Computational Physics 2. Application of U-net in 3D Steady Heat Conduction Solver 3. Inversion of complex surface heat flux based on ConvLSTM 4. Time-domain electromagnetic inverse scattering based on deep learning 5. Reconstruction of thermophysical parameters based on deep learning 6. Advanced Deep Learning Techniques in Computational Physics

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