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Deep Learning in Computational Mechanics - Kollmannsberger, Stefan

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Livre Encyclopédies, Dictionnaires - Kollmannsberger, Stefan - 01/08/2021 - Relié - Langue : Anglais

Auteur(s) : Kollmannsberger, Stefan - Herrmann, Leon - Jokeit, Moritz - D'Angella, Davide

Editeur : Springer International Publishing Ag

Langue : Anglais

Parution : 01/08/2021

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 112

Expédition : 342

Dimensions : 24.1 x 16.0 x 1.2

ISBN : 9783030765866

Résumé :
This book provides a first course on deep learning in computational mechanics. The book starts with a short introduction to machine learning's fundamental concepts before neural networks are explained thoroughly. It then provides an overview of current topics in physics and engineering, setting the stage for the book's main topics: physics-informed neural networks and the deep energy method. The idea of the book is to provide the basic concepts in a mathematically sound manner and yet to stay as simple as possible. To achieve this goal, mostly one-dimensional examples are investigated, such as approximating functions by neural networks or the simulation of the temperature's evolution in a one-dimensional bar. Each chapter contains examples and exercises which are either solved analytically or in PyTorch, an open-source machine learning framework for python. ...

Biographie:
Learning.- ...

Sommaire:
Introduction.- Fundamental Concepts of Machine ...

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