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Qualitative Theory of Planar Differential Systems
Qualitative Theory of Planar Differential Systems
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Qualitative Theory of Planar Differential Systems

Dumortier, Freddy ; Llibre, Jaume ; Artés, Joan C Llibre, Jaume ; Artés, Joan C

Berlin, Heidelberg: Springer Nature 2006

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2
Oblique derivative problems for elliptic equations
Oblique derivative problems for elliptic equations
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Oblique derivative problems for elliptic equations

Lieberman, Gary M

Singapore: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd 2013

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A-PINN: Auxiliary physics informed neural networks for forward and inverse problems of nonlinear integro-differential equations
A-PINN: Auxiliary physics informed neural networks for forward and inverse problems of nonlinear integro-differential equations
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A-PINN: Auxiliary physics informed neural networks for forward and inverse problems of nonlinear integro-differential equations

Yuan, Lei ; Ni, Yi-Qing ; Deng, Xiang-Yun ; Hao, Shuo

Journal of computational physics, 2022-08, Vol.462, p.111260, Article 111260 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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4
DGM: A deep learning algorithm for solving partial differential equations
DGM: A deep learning algorithm for solving partial differential equations
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DGM: A deep learning algorithm for solving partial differential equations

Sirignano, Justin ; Spiliopoulos, Konstantinos

Journal of computational physics, 2018-12, Vol.375, p.1339-1364 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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5
Simple Equations Method (SEsM): An Effective Algorithm for Obtaining Exact Solutions of Nonlinear Differential Equations
Simple Equations Method (SEsM): An Effective Algorithm for Obtaining Exact Solutions of Nonlinear Differential Equations
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Simple Equations Method (SEsM): An Effective Algorithm for Obtaining Exact Solutions of Nonlinear Differential Equations

Vitanov, Nikolay K

Entropy (Basel, Switzerland), 2022-11, Vol.24 (11), p.1653 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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6
Solving and learning nonlinear PDEs with Gaussian processes
Solving and learning nonlinear PDEs with Gaussian processes
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Solving and learning nonlinear PDEs with Gaussian processes

Chen, Yifan ; Hosseini, Bamdad ; Owhadi, Houman ; Stuart, Andrew M.

Journal of computational physics, 2021-12, Vol.447, p.110668, Article 110668 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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7
Numerical simulation and investigation of soliton solutions and chaotic behavior to a stochastic nonlinear Schrödinger model with a random potential
Numerical simulation and investigation of soliton solutions and chaotic behavior to a stochastic nonlinear Schrödinger model with a random potential
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Numerical simulation and investigation of soliton solutions and chaotic behavior to a stochastic nonlinear Schrödinger model with a random potential

Ali, Asghar ; Ahmad, Jamshad ; Javed, Sara ; Hussain, Rashida ; Alaoui, Mohammed Kbiri Aqeel, Muhammad

PloS one, 2024-01, Vol.19 (1), p.e0296678-e0296678 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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8
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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9
A new generalized exponential rational function method to find exact special solutions for the resonance nonlinear Schrödinger equation
A new generalized exponential rational function method to find exact special solutions for the resonance nonlinear Schrödinger equation
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A new generalized exponential rational function method to find exact special solutions for the resonance nonlinear Schrödinger equation

Ghanbari, Behzad ; Inc, Mustafa

European physical journal plus, 2018-04, Vol.133 (4), p.142, Article 142 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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10
Adaptive activation functions accelerate convergence in deep and physics-informed neural networks
Adaptive activation functions accelerate convergence in deep and physics-informed neural networks
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Adaptive activation functions accelerate convergence in deep and physics-informed neural networks

Jagtap, Ameya D. ; Kawaguchi, Kenji ; Karniadakis, George Em

Journal of computational physics, 2020-03, Vol.404 (C), p.109136, Article 109136 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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