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文献
J-GLOBAL ID：201902245396031882
整理番号：19A0070116
物理学情報を用いたニューラルネットワーク:非線形偏微分方程式を含む順および逆問題を解くための深層学習フレームワーク【JST・京大機械翻訳】
Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations
Raissi M.
(Division of Applied Mathematics, Brown University, Providence, RI, 02912, USA)
,
Perdikaris P.
(Department of Mechanical Engineering and Applied Mechanics, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, 19104, USA)
,
Karniadakis G.E.
(Division of Applied Mathematics, Brown University, Providence, RI, 02912, USA)
資料名：
Journal of Computational Physics
(Journal of Computational Physics)
巻： 378 ページ： 686-707 発行年： 2019年
JST資料番号： B0860A ISSN： 0021-9991 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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