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卡蒂亚娜·孔托拉蒂;索姆达塔·戈斯瓦米;迈克尔·D·希尔兹。;乔治·埃姆·卡尼亚达基斯 关于基于流形的代理和深度神经算子中的过度参数化的影响。 (英语) 兹伯利07660362 J.计算。物理学。 479,文章ID 112008,18 p.(2023)。MSC公司:65立方厘米 68次发射 60华氏度 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Kontolati}等人,《计算杂志》。物理学。479,文章ID 112008,18 p.(2023;Zbl 07660362) 全文: 内政部 arXiv公司
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金晓伟;蔡盛泽;李慧;乔治·埃姆·卡尼亚达基斯 NSFnets(Navier-Stokes流网):不可压缩Navier-Stokes方程的物理信息神经网络。 (英语) Zbl 07510065号 J.计算。物理学。 426,文章ID 109951,26 p.(2021)。MSC公司:76倍 65-XX年 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Jin}等人,J.Compute。物理学。426,文章ID 109951,26 p.(2021;Zbl 07510065) 全文: 内政部 arXiv公司
郑强;曾凌藻;乔治·埃姆·卡尼亚达基斯 基于物理学的语义修复:在地质统计学建模中的应用。 (英语) Zbl 07507237号 J.计算。物理学。 419,文章ID 109676,12 p.(2020)。MSC公司:86年X月X日 68倍 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Q.Zheng}等人,J.Compute。物理学。419,文章ID 109676,12 p.(2020;Zbl 07507237) 全文: 内政部 arXiv公司
阿米亚·贾格塔普。;川口,Kenji;乔治·埃姆·卡尼亚达基斯 自适应激活函数加速了深层物理信息神经网络的收敛。 (英语) Zbl 1453.68165号 J.计算。物理学。 404,文章ID 109136,23 p.(2020)。MSC公司:68T07型 65日第15天 65立方米 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.D.Jagtap}等人,J.Compute。物理学。404,文章ID 109136,23 p.(2020;Zbl 1453.68165) 全文: 内政部 arXiv公司
张冬坤;鲁,鲁;郭玲;乔治·埃姆·卡尼亚达基斯 量化用于求解正向和反向随机问题的物理信息神经网络中的总不确定性。 (英语) Zbl 1454.65008号 J.计算。物理学。 397,文章ID 108850,19 p.(2019)。MSC公司:65立方米 35兰特 35K57型 60华氏35 68T07型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Zhang}等人,J.Compute。物理学。397,文章ID 108850,19 p.(2019;Zbl 1454.65008) 全文: 内政部 arXiv公司
庞国飞;杨,刘;乔治·埃姆·卡尼亚达基斯 函数逼近和PDE解的神经网络诱导高斯过程回归。 (英语) Zbl 1451.68242号 J.计算。物理学。 384, 270-288 (2019)。MSC公司:68T07型 35问68 62M45型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Pang}等人,J.Compute。物理学。384270-288(2019年;Zbl 1451.68242) 全文: 内政部 arXiv公司
马齐亚·莱斯;乔治·埃姆·卡尼亚达基斯 隐藏物理模型:非线性偏微分方程的机器学习。 (英语) Zbl 1381.68248号 J.计算。物理学。 357, 125-141 (2018)。MSC公司:68T05型 35G50型 35季度30 2011年第35季度 35兰特 60G15年 68层37 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Raissi}和\textit{G.E.Karniadakis},J.Compute。物理学。357125-141(2018年;Zbl 1381.68248) 全文: 内政部 arXiv公司
庞国飞;巴黎佩迪卡里斯;蔡伟;乔治·埃姆·卡尼亚达基斯 使用多保真贝叶斯优化从现场数据中发现对流扩散方程的可变分数阶。 (英语) Zbl 1419.62499号 J.计算。物理学。 348, 694-714 (2017)。MSC公司:62页第12页 62G08号 62H30型 49号30 35兰特 35兰特 86A05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Pang}等人,J.Compute。物理学。348694-714(2017;Zbl 1419.62499) 全文: 内政部
马齐亚·莱斯;巴黎佩迪卡里斯;乔治·埃姆·卡尼亚达基斯 使用高斯过程的线性微分方程机器学习。 (英语) Zbl 1380.68339号 J.计算。物理学。 348, 683-693 (2017)。MSC公司:68T05型 34K37号 35K57型 45J05型 60G15年 92D10型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Raissi}等人,《计算杂志》。物理学。348683-693(2017年;Zbl 1380.68339) 全文: 内政部 arXiv公司