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J-GLOBAL ID：201902245396031882   Reference number：19A0070116

Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations

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】

Author (3)： 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)
Material： Journal of Computational Physics  (J Comput Phys)
Volume： 378  Page： 686-707  Publication year： 2019 
JST Material Number： B0860A  ISSN： 0021-9991  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Netherlands (NLD)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： We introduce physics-informed ...

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Thesaurus term： shallow-water wave ,  function approximation ,  *inverse problem ,  modeling ,  *partial differential equation ,  algorithm ,  continuous time system ,  effectiveness ,  *neural network (biomodel) ,  supervised learning ,  discrete time model ,  data driven ,  *deep learning
Semi thesaurus term： 情報化 , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (5)： Data-driven scientific computing ,  Machine learning ,  Predictive modeling ,  Runge-Kutta methods ,  Nonlinear dynamics

JST classification (1)： Numerical computation  (JE02000J)

Terms in the title (8)： 物理学 ,  ニューラルネットワーク ,  非線形 ,  偏微分方程式 ,  順 ,  逆問題 ,  深層学習 ,  フレームワーク