DEEP LEARNING METHODS OF MATHEMATICAL PHYSICS - VOLUME I: DIRECT AND INVERSE PROBLEMS

Langue : anglais

Edité par World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG, 2026

9819827922 / 9789819827923

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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.

N° de réf. du vendeur LU-9789819827923

Titre
DEEP LEARNING METHODS OF MATHEMATICAL PHYSICS - VOLUME I: DIRECT AND INVERSE PROBLEMS
Auteur
Ovidiu Calin
Éditeur
World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG
Année de publication
2026
État de l'article
New
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
9819827922
ISBN à 13 chiffres
9789819827923

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