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Deep Learning in Computational Mechanics
Stefan Kollmannsberger, Davide D'Angella, Moritz Jokeit, Leon Herrmann (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book provides a first course on deep learning in computational mechanics. The book starts with a short introduction to machine learning’s fundamental concepts before neural networks are explained thoroughly. It then provides an overview of current topics in physics and engineering, setting the stage for the book’s main topics: physics-informed neural networks and the deep energy method.
The… idea of the book is to provide the basic concepts in a mathematically sound manner and yet to stay as simple as possible. To achieve this goal, mostly one-dimensional examples are investigated, such as approximating functions by neural networks or the simulation of the temperature’s evolution in a one-dimensional bar.
Each chapter contains examples and exercises which are either solved analytically or in PyTorch, an open-source machine learning framework for python. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
06.08.2021
Sprache
Englisch
Originalsprache
Englisch
EAN
9783030765866
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Studies in Computational Intelligence
Sonderedition
Nein
Autor
Stefan Kollmannsberger, Davide D'Angella, Moritz Jokeit, Leon Herrmann
Seitenanzahl
104
Auflage
1
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