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On the eigenvector bias of Fourier feature networks: From regression to solving multi-scale PDEs with physics-informed neural networks
On the eigenvector bias of Fourier feature networks: From regression to solving multi-scale PDEs with physics-informed neural networks
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On the eigenvector bias of Fourier feature networks: From regression to solving multi-scale PDEs with physics-informed neural networks

Wang, Sifan ; Wang, Hanwen ; Perdikaris, Paris

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2021-10, Vol.384 (C), p.113938, Article 113938 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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2
Ferromagnetism in Narrow Bands of Moiré Superlattices
Ferromagnetism in Narrow Bands of Moiré Superlattices
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Ferromagnetism in Narrow Bands of Moiré Superlattices

Repellin, Cécile ; Dong, Zhihuan ; Zhang, Ya-Hui ; Senthil, T

Physical review letters, 2020-05, Vol.124 (18), p.187601-187601, Article 187601 [Periódico revisado por pares]

United States: American Physical Society

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3
Electrically Tunable Gauge Fields in Tiny-Angle Twisted Bilayer Graphene
Electrically Tunable Gauge Fields in Tiny-Angle Twisted Bilayer Graphene
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Electrically Tunable Gauge Fields in Tiny-Angle Twisted Bilayer Graphene

Ramires, Aline ; Lado, Jose L

Physical review letters, 2018-10, Vol.121 (14), p.146801-146801, Article 146801 [Periódico revisado por pares]

United States: American Physical Society

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4
A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics
A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics
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A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics

Haghighat, Ehsan ; Raissi, Maziar ; Moure, Adrian ; Gomez, Hector ; Juanes, Ruben

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2021-06, Vol.379, p.113741, Article 113741 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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5
CAN-PINN: A fast physics-informed neural network based on coupled-automatic–numerical differentiation method
CAN-PINN: A fast physics-informed neural network based on coupled-automatic–numerical differentiation method
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CAN-PINN: A fast physics-informed neural network based on coupled-automatic–numerical differentiation method

Chiu, Pao-Hsiung ; Wong, Jian Cheng ; Ooi, Chinchun ; Dao, My Ha ; Ong, Yew-Soon

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2022-05, Vol.395, p.114909, Article 114909 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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6
On distributionally robust chance constrained programs with Wasserstein distance
On distributionally robust chance constrained programs with Wasserstein distance
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On distributionally robust chance constrained programs with Wasserstein distance

Xie, Weijun

Mathematical programming, 2021-03, Vol.186 (1-2), p.115-155 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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7
Adaptive Huber Regression
Adaptive Huber Regression
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Adaptive Huber Regression

Sun, Qiang ; Zhou, Wen-Xin ; Fan, Jianqing

Journal of the American Statistical Association, 2020-01, Vol.115 (529), p.254-265 [Periódico revisado por pares]

United States: Taylor & Francis

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8
High-order Virtual Element Method on polyhedral meshes
High-order Virtual Element Method on polyhedral meshes
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High-order Virtual Element Method on polyhedral meshes

Beirão da Veiga, L. ; Dassi, F. ; Russo, A.

Computers & mathematics with applications (1987), 2017-09, Vol.74 (5), p.1110-1122 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Elsevier Ltd

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9
On the BFGS monolithic algorithm for the unified phase field damage theory
On the BFGS monolithic algorithm for the unified phase field damage theory
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On the BFGS monolithic algorithm for the unified phase field damage theory

Wu, Jian-Ying ; Huang, Yuli ; Nguyen, Vinh Phu

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2020-03, Vol.360, p.112704, Article 112704 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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10
A phase-field formulation for dynamic cohesive fracture
A phase-field formulation for dynamic cohesive fracture
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A phase-field formulation for dynamic cohesive fracture

Geelen, Rudy J.M. ; Liu, Yingjie ; Hu, Tianchen ; Tupek, Michael R. ; Dolbow, John E.

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2019-05, Vol.348 (C), p.680-711 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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