Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems - Wang, Yinpeng
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Avis sur Deep Learning - Based Forward Modeling And Inversion Techniques For Computational Physics Problems de Wang, Yinpeng ... - Livre Informatique
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Présentation Deep Learning - Based Forward Modeling And Inversion Techniques For Computational Physics Problems de Wang, Yinpeng ...
- Livre Informatique
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:
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....
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