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Tensor Network Contractions: Methods and Applications to Quantum Many-Body Systems
Tensor Network Contractions: Methods and Applications to Quantum Many-Body Systems
Material Type:
Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Tensor Network Contractions: Methods and Applications to Quantum Many-Body Systems

Ran, Shi-Ju Peng, Cheng ; Tagliacozzo, Luca ; Tirrito, Emanuele ; Chen, Xi

Netherlands: Springer Nature 2020

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2
Statistical physics analysis of machine learning models
Statistical physics analysis of machine learning models
Material Type:
Tese de Doutorado 		Adicionar ao Meu Espaço

Statistical physics analysis of machine learning models

Veiga, Rodrigo Soares

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Física 2022-08-04

Acesso online

3
Physics-Guided, Physics-Informed, and Physics-Encoded Neural Networks and Operators in Scientific Computing: Fluid and Solid Mechanics
Physics-Guided, Physics-Informed, and Physics-Encoded Neural Networks and Operators in Scientific Computing: Fluid and Solid Mechanics
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Physics-Guided, Physics-Informed, and Physics-Encoded Neural Networks and Operators in Scientific Computing: Fluid and Solid Mechanics

Faroughi, Salah A. ; Pawar, Nikhil M. ; Fernandes, Célio ; Raissi, Maziar ; Das, Subasish ; Kalantari, Nima K. ; Kourosh Mahjour, Seyed

Journal of computing and information science in engineering, 2024-04, Vol.24 (4) [Periódico revisado por pares]

ASME

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4
Energy flow networks: deep sets for particle jets
Energy flow networks: deep sets for particle jets
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Energy flow networks: deep sets for particle jets

Komiske, Patrick T. ; Metodiev, Eric M. ; Thaler, Jesse

The journal of high energy physics, 2019-01, Vol.2019 (1), p.1-46, Article 121 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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5
Colloquium : Machine learning in nuclear physics
Colloquium : Machine learning in nuclear physics
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Colloquium : Machine learning in nuclear physics

Boehnlein, Amber ; Diefenthaler, Markus ; Sato, Nobuo ; Schram, Malachi ; Ziegler, Veronique ; Fanelli, Cristiano ; Hjorth-Jensen, Morten ; Horn, Tanja ; Kuchera, Michelle P. ; Lee, Dean ; Nazarewicz, Witold ; Ostroumov, Peter ; Orginos, Kostas ; Poon, Alan ; Wang, Xin-Nian ; Scheinker, Alexander ; Smith, Michael S. ; Pang, Long-Gang

Reviews of modern physics, 2022-09, Vol.94 (3), p.1, Article 031003 [Periódico revisado por pares]

College Park: American Institute of Physics

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6
Novelty detection meets collider physics
Novelty detection meets collider physics
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Novelty detection meets collider physics

Hajer, Jan ; Li, Ying-Ying ; Liu, Tao ; Wang, He

Physical review. D, 2020-04, Vol.101 (7), p.1, Article 076015 [Periódico revisado por pares]

College Park: American Physical Society

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7
The Lund jet plane
The Lund jet plane
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

The Lund jet plane

Dreyer, Frédéric A. ; Salam, Gavin P. ; Soyez, Grégory

The journal of high energy physics, 2018-12, Vol.2018 (12), p.1-42, Article 64 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

Texto completo disponível

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8
Searching for new physics with deep autoencoders
Searching for new physics with deep autoencoders
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Searching for new physics with deep autoencoders

Farina, Marco ; Nakai, Yuichiro ; Shih, David

Physical review. D, 2020-04, Vol.101 (7), p.1, Article 075021 [Periódico revisado por pares]

College Park: American Physical Society

Texto completo disponível

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9
Exergy model of the human heart
Exergy model of the human heart
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Exergy model of the human heart

Mady, Carlos Eduardo Keutenedjian, 1984- Universidade Estadual de Campinas (Unicamp); Universidade Estadual De Campinas

MADY, Carlos Eduardo Keutenedjian. Exergy model of the human heart. Energy. London : Elsevier, 2016.. Vol. 117 (Dec., 2016), p. 612-619. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1653771. Acesso em: 14 jun. 2024.

2016

Acesso online

10
Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas
Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas
Material Type:
Tese de Doutorado 		Adicionar ao Meu Espaço

Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas

Resende, Bruno Messias Farias De

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Física de São Carlos 2023-08-22

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

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Deste Autor:

  1. Andrade, M
  2. Rezende, A
  3. Morettin, E
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  5. Tasso, J

Neste Assunto:

  1. Machine Learning
  2. Machine Learning
  3. Algorithms
  4. Computer Science - Learning
  5. Science & Technology

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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