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Refinado por: Nome da Publicação: Journal Of Computational Physics remover assunto: Mathematical Models remover
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Atomic cluster expansion: Completeness, efficiency and stability
Atomic cluster expansion: Completeness, efficiency and stability
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Atomic cluster expansion: Completeness, efficiency and stability

Dusson, Geneviève ; Bachmayr, Markus ; Csányi, Gábor ; Drautz, Ralf ; Etter, Simon ; van der Oord, Cas ; Ortner, Christoph

Journal of computational physics, 2022-04, Vol.454, p.110946, Article 110946 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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2
A deep-learning-based surrogate model for data assimilation in dynamic subsurface flow problems
A deep-learning-based surrogate model for data assimilation in dynamic subsurface flow problems
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A deep-learning-based surrogate model for data assimilation in dynamic subsurface flow problems

Tang, Meng ; Liu, Yimin ; Durlofsky, Louis J.

Journal of computational physics, 2020-07, Vol.413, p.109456, Article 109456 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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3
Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations
Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations
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Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations

Raissi, M. ; Perdikaris, P. ; Karniadakis, G.E.

Journal of computational physics, 2019-02, Vol.378, p.686-707 [Periódico revisado por pares]

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4
Machine learning strategies for systems with invariance properties
Machine learning strategies for systems with invariance properties
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Machine learning strategies for systems with invariance properties

Ling, Julia ; Jones, Reese ; Templeton, Jeremy

Journal of computational physics, 2016-08, Vol.318 (C), p.22-35 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Inc

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5
Adversarial uncertainty quantification in physics-informed neural networks
Adversarial uncertainty quantification in physics-informed neural networks
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Adversarial uncertainty quantification in physics-informed neural networks

Yang, Yibo ; Perdikaris, Paris

Journal of computational physics, 2019-10, Vol.394 (C), p.136-152 [Periódico revisado por pares]

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6
A review of predictive nonlinear theories for multiscale modeling of heterogeneous materials
A review of predictive nonlinear theories for multiscale modeling of heterogeneous materials
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A review of predictive nonlinear theories for multiscale modeling of heterogeneous materials

Matouš, Karel ; Geers, Marc G.D. ; Kouznetsova, Varvara G. ; Gillman, Andrew

Journal of computational physics, 2017-02, Vol.330 (C), p.192-220 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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7
Deep UQ: Learning deep neural network surrogate models for high dimensional uncertainty quantification
Deep UQ: Learning deep neural network surrogate models for high dimensional uncertainty quantification
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Deep UQ: Learning deep neural network surrogate models for high dimensional uncertainty quantification

Tripathy, Rohit K. ; Bilionis, Ilias

Journal of computational physics, 2018-12, Vol.375, p.565-588 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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8
PDE-Net 2.0: Learning PDEs from data with a numeric-symbolic hybrid deep network
PDE-Net 2.0: Learning PDEs from data with a numeric-symbolic hybrid deep network
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PDE-Net 2.0: Learning PDEs from data with a numeric-symbolic hybrid deep network

Long, Zichao ; Lu, Yiping ; Dong, Bin

Journal of computational physics, 2019-12, Vol.399, p.108925, Article 108925 [Periódico revisado por pares]

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9
Hidden physics models: Machine learning of nonlinear partial differential equations
Hidden physics models: Machine learning of nonlinear partial differential equations
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Hidden physics models: Machine learning of nonlinear partial differential equations

Raissi, Maziar ; Karniadakis, George Em

Journal of computational physics, 2018-03, Vol.357, p.125-141 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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10
A paradigm for data-driven predictive modeling using field inversion and machine learning
A paradigm for data-driven predictive modeling using field inversion and machine learning
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A paradigm for data-driven predictive modeling using field inversion and machine learning

Parish, Eric J. ; Duraisamy, Karthik

Journal of computational physics, 2016-01, Vol.305, p.758-774 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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