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The flow physics of COVID-19
The flow physics of COVID-19
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The flow physics of COVID-19

Mittal, Rajat ; Ni, Rui ; Seo, Jung-Hee

Journal of fluid mechanics, 2020-07, Vol.894, Article F2 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Cambridge University Press

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2
High-Energy-Density Physics: Fundamentals, Inertial Fusion, and Experimental Astrophysics
High-Energy-Density Physics: Fundamentals, Inertial Fusion, and Experimental Astrophysics
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Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

High-Energy-Density Physics: Fundamentals, Inertial Fusion, and Experimental Astrophysics

Drake, R. Paul Horie, Yasuyuki ; Davison, Lee

Berlin, Heidelberg: Springer Nature 2006

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3
Unsteady Combustor Physics
Unsteady Combustor Physics
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Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Unsteady Combustor Physics

Lieuwen, Tim C.

New York: Cambridge University Press 2012

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4
Quantum Chromodynamics on the Lattice: An Introductory Presentation
Quantum Chromodynamics on the Lattice: An Introductory Presentation
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Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Quantum Chromodynamics on the Lattice: An Introductory Presentation

Gattringer, Christof Lang, Christian B

Berlin, Heidelberg: Springer Nature 2009

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Monte Carlo Methods for Radiation Transport: Fundamentals and Advanced Topics
Monte Carlo Methods for Radiation Transport: Fundamentals and Advanced Topics
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Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Monte Carlo Methods for Radiation Transport: Fundamentals and Advanced Topics

Vassiliev, Oleg N

Cham: Springer Nature 2016

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6
hp-VPINNs: Variational physics-informed neural networks with domain decomposition
hp-VPINNs: Variational physics-informed neural networks with domain decomposition
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

hp-VPINNs: Variational physics-informed neural networks with domain decomposition

Kharazmi, Ehsan ; Zhang, Zhongqiang ; Karniadakis, George E.M.

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2021-02, Vol.374 (C), p.113547, Article 113547 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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7
Physics informed WNO
Physics informed WNO
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Physics informed WNO

N., Navaneeth ; Tripura, Tapas ; Chakraborty, Souvik

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2024-01, Vol.418, p.116546, Article 116546 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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PPINN: Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs
PPINN: Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

PPINN: Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs

Meng, Xuhui ; Li, Zhen ; Zhang, Dongkun ; Karniadakis, George Em

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2020-10, Vol.370 (C), p.113250, Article 113250 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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Smartphones As Mobile Minilabs in Physics: Edited Volume Featuring More Than 70 Examples from 10 Years the Physics Teacher-Column IPhysicsLabs
Smartphones As Mobile Minilabs in Physics: Edited Volume Featuring More Than 70 Examples from 10 Years the Physics Teacher-Column IPhysicsLabs
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Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Smartphones As Mobile Minilabs in Physics: Edited Volume Featuring More Than 70 Examples from 10 Years the Physics Teacher-Column IPhysicsLabs

Kuhn, Jochen ; Vogt, Patrik Vogt, Patrik ; Kuhn, Jochen

Cham: Springer International Publishing AG 2022

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10
Physics informed neural networks for continuum micromechanics
Physics informed neural networks for continuum micromechanics
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Physics informed neural networks for continuum micromechanics

Henkes, Alexander ; Wessels, Henning ; Mahnken, Rolf

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2022-04, Vol.393, p.114790, Article 114790 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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