| 标题 |
Advances in physics-informed neural networks for solving complex partial differential equations and their engineering applications: A systematic review 相关领域
计算机科学
人工神经网络
非线性系统
偏微分方程
离散化
维数之咒
有限元法
数学优化
人工智能
物理系统
网格生成
多重网格法
理论计算机科学
理查森推断
Python(编程语言)
趋同(经济学)
复杂网络
数值分析
超参数
有限差分
最优化问题
复杂系统
解算器
李普希茨连续性
推论
不确定度量化
边值问题
常微分方程
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊:Engineering Applications of Artificial Intelligence 作者:Jiangtao Guo; Hao Zhu; Yujie Yang; Chenrui Guo 出版日期:2025-09-08 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时,文件已从服务器自动删除,无法下载。 |
|
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
(2025-6-4)