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DEEP LEARN METHOD MATHE PHY (V1)

Sprache EnglischEnglisch
Buch Broschur
Buch DEEP LEARN METHOD MATHE PHY (V1) CALIN OVIDIU
Libristo-Code: 51430762
This book explores how Artificial Intelligence and Deep Learning are transforming Mathematical Physi... Vollständige Beschreibung
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This book explores how Artificial Intelligence and Deep Learning are transforming Mathematical Physics, offering modern data-driven tools where traditional analytical and numerical methods fall short. As physical systems grow more complex or chaotic, deep learning provides efficient surrogates and physics-informed models capable of capturing dynamics and uncovering governing laws directly from data.

This book introduces Neural ODEs, Physics-Informed Neural Networks (PINNs), and Hamiltonian and Lagrangian Neural Networks, showing how they enhance classical mechanics and PDE solvers for both forward and inverse problems. With Keras code examples, Google Colab notebooks, and practical exercises, this book serves researchers and students in physics, mathematics, and engineering seeking a concise, hands-on guide to applying deep learning in physical systems.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name DEEP LEARN METHOD MATHE PHY (V1)
Autor CALIN OVIDIU
Sprache Englisch
Einband Buch - Broschur
Datum der Veröffentlichung 2026
Anzahl der Seiten 554
EAN 9789819827923
ISBN 9819827922
Libristo-Code 51430762
Gewicht 733
Abmessungen 152 x 229 x 29
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