| 标题 |
 A fast and accurate physics-informed neural network reduced order model with shallow masked autoencoder 一种快速精确的浅屏蔽自编码器物理神经网络降阶模型
相关领域
加速
自编码
子空间拓扑
人工神经网络
非线性系统
应用数学
伯格斯方程
计算机科学
降维
模型降阶
算法
还原（数学）
数学
偏微分方程
数学分析
物理
人工智能
几何学
操作系统
量子力学
投影（关系代数）
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Journal of Computational Physics 作者：Youngkyu Kim; Youngsoo Choi; David Widemann; Tarek I. Zohdi 出版日期：2021-11-12 |
| 求助人 | |
| 下载 | 求助已完成，仅限求助人下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
BowieHuang
浮游
shhoing
ceeray23
带头大哥
Criminology34
无极微光
红宝石设计局
香蕉诗蕊
无情的踏歌
Jared
达雨
子车茗
gexzygg
彭于彦祖
热心市民小红花
莫问归期
小青椒
GingerF
star
niNe3YUE
核桃
Zx_1993
tuanheqi
皖公网安备34019202002308
