文献
J-GLOBAL ID:202202270553014916
整理番号:22A0924008
偏微分方程式のロバスト発見のためのParsimony強化スパースBayes学習【JST・京大機械翻訳】
Parsimony-Enhanced Sparse Bayesian Learning for Robust Discovery of Partial Differential Equations
著者 (2件):
Zhang Zhiming
(School for Engineering of Matter, Transport and Energy, Arizona State University, Tempe, AZ, 85281, USA)
,
Liu Yongming
(School for Engineering of Matter, Transport and Energy, Arizona State University, Tempe, AZ, 85281, USA)
資料名:
Mechanical Systems and Signal Processing
(Mechanical Systems and Signal Processing)
巻:
171
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
T0514A
ISSN:
0888-3270
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)