| 标题 |
 Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations 基于物理的神经网络：求解非线性偏微分方程正逆问题的深度学习框架
相关领域
非线性系统
偏微分方程
人工神经网络
背景（考古学）
计算机科学
应用数学
反问题
偏导数
自动微分
物理定律
数学
数学分析
物理
算法
人工智能
量子力学
计算
生物
古生物学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Journal of Computational Physics 作者：Maziar Raissi; Paris Perdikaris; George Karniadakis 出版日期：2019-02-01 |
| 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。
|
cdercder
冰魂
bc
平常的毛豆
Alex
可千万不要躺平呀
WaitP
科研助手6
HEIKU
剑指东方是为谁
孤独尔白
sunshine
iNk
淡然的熊猫
从容芮
星辰坠于海
余味
昏睡的蟠桃
猪猪hero
随遇而安
皖公网安备34019202002308
