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用于解决弹性问题的可分离物理信息神经网络。 arXiv公司:2401.13486

预印本,arXiv:2401.13486[math.NA](2024)。
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走向微分方程的发现。 (英语。俄文原件) Zbl 07825755号

多克。数学。 108,补遗2,S257-S264(2023)翻译自Dokl。罗斯。阿卡德。恶心,Mat.Inform。Protsessy升级。514,第2期,第109-117页(2023年)。
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哈密顿系统的保结构模型降阶。 (英语) Zbl 07822585号

Beliaev,Dmitry(编辑)等人,《2022年国际数学家大会》,ICM 2022,芬兰赫尔辛基,虚拟,2022年7月6日至14日。第7卷。第15-20节。柏林:欧洲数学学会(EMS)。5072-5097 (2023).
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股票期权价格预测的拟可逆性方法和神经网络机器学习。 (英语) Zbl 1518.91312号

Nguyen,Dinh-Liem(编辑)等人,偏微分方程反问题的最新进展。2021年3月13日至14日举行的关于PDE反问题分析和计算最新发展的AMS特别会议,以及2021年10月23日至23日举行的有关PDE反方程最新进展的AMS专题会议。普罗维登斯,RI:美国数学学会(AMS)。康斯坦普。数学。784, 129-144 (2023).
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POD-DL-ROM的误差估计:通过适当的正交分解增强的非线性参数化偏微分方程降阶建模的深度学习框架。 arXiv公司:2305.04680

预印本,arXiv:2305.04680[math.NA](2023)。
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