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文献
J-GLOBAL ID：202202290087317282
整理番号：22A1090300
粒子を含む流れにおける力とトルクのニューラルネットワークモデリングのための物理にヒントを得たアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】
Physics-inspired architecture for neural network modeling of forces and torques in particle-laden flows
Seyed-Ahmadi Arman
(Department of Statistics, University of British Columbia, 2207 Main Mall, Vancouver, BC, V6T 1Z4, Canada)
,
Seyed-Ahmadi Arman
(Department of Chemical & Biological Engineering, University of British Columbia, 2360 East Mall, Vancouver, BC, V6T 1Z3, Canada)
,
Wachs Anthony
(Department of Chemical & Biological Engineering, University of British Columbia, 2360 East Mall, Vancouver, BC, V6T 1Z3, Canada)
,
Wachs Anthony
(Department of Mathematics, University of British Columbia, 1984 Mathematics Road, Vancouver, BC, V6T 1Z2, Canada)
資料名：
Computers & Fluids
(Computers & Fluids)
巻： 238 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： E0859A ISSN： 0045-7930 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： イギリス (GBR) 言語： 英語 (EN)
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