Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems

Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems

This book investigates in detail the emerging deep learning (DL) technique in computational physics, assessing its promising potential to substitute conventional numerical solvers for calculating the fields in real-time. After good training, the proposed architecture can resolve both the forward computing and the inv......
fra 1 029,-
Tilgjengelig i 2 butikker
Frakt og levering
Beskrivelse
<P>This book investigates in detail the emerging deep learning (DL) technique in computational physics, assessing its promising potential to substitute conventional numerical solvers for calculating the fields in real-time. After good training, the proposed architecture can resolve both the forward computing and the inverse retrieve problems.<BR><BR>Pursuing a holistic perspective, the book includes the following areas. The first chapter discusses the basic DL frameworks. Then, the steady heat conduction problem is solved by the classical U-net in Chapter 2, involving both the passive and active cases. Afterwards, the sophisticated heat flux on a curved surface is reconstructed by the presented Conv-LSTM, exhibiting high accuracy and efficiency. Additionally, a physics-informed DL structure along with a nonlinear mapping module are employed to obtain the space/temperature/time-related thermal conductivity via the transient temperature in Chapter 4. Finally, in Chapter 5, a series of th
Forhåndsbestill
Frakt og levering
Beskrivelse
This book investigates in detail the emerging deep learning (DL) technique in computational physics, assessing its promising potential to substitute conventional numerical solvers for calculating the fields in real-time. After good training, the proposed architecture can resolve both the forward computing and the inverse retrieve problems.Pursuing a holistic perspective, the book includes the following areas. The first chapter discusses the basic DL frameworks. Then, the steady heat conduction problem is solved by the classical U-net in Chapter 2, involving both the passive and active cases. Afterwards, the sophisticated heat flux on a curved surface is reconstructed by the presented Conv-LSTM, exhibiting high accuracy and efficiency. Additionally, a physics-informed DL structure along with a nonlinear mapping module are employed to obtain the space/temperature/time-related thermal conductivity via the transient temperature in Chapter 4. Finally, in Chapter 5, a series of the latest advanced frameworks and the corresponding physics applications are introduced.As deep learning techniques are experiencing vigorous development in computational physics, more people desire related reading materials. This book is intended for graduate students, professional practitioners, and researchers who are interested in DL for computational physics.

Produktinformasjon

Oppdag dybdelæring med 'Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems'

Er du nysgjerrig på hvordan dybdelæring kan revolusjonere beregningsfysikk? Denne banebrytende boken utforsker nettopp dette! Gjennom en omfattende analyse av fremadrettede modelleringsteknikker og inversjonsmetoder, viser denne teksten hvordan du kan bruke dybdelæring til å erstatte tradisjonelle numeriske løsninger for realtidsfeltberegning.

Innhold og strukturer i boken

Boken er strategisk delt opp for å gi leseren en helhetlig forståelse av dybdelæring i fysikkens verden:

  • Kapittel 1: Grunnleggende rammer for dybdelæring.
  • Kapittel 2: Løsning av problemer med stabil varmeledning ved hjelp av den klassiske U-net.
  • Kapittel 3: Rekonstruksjon av varmestrømmen på en buet overflate med et avansert Conv-LSTM, kjent for høy presisjon.
  • Kapittel 4: Fysikk-informert dybdelæringsstruktur for å estimere relatert termisk ledningsevne via transient temperatur.
  • Kapittel 5: Presentasjon av de nyeste rammeverkene og deres anvendelser innen fysikk.

Hvorfor velge 'Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques'?

Enten du er masterstudent, profesjonell utøver, eller forsker, vil denne boken være en uvurderlig ressurs. Den gir ikke bare dype innsikter, men også praktiske tilnærminger til komplekse problemer. Med fokus på både teori og anvendelse, er dette din sjanse til å være i forkant av utviklingen innen computational physics.

Utstyr deg selv med kunnskapen til å navigere i det raskt voksende området av dybdelæring, og se hvordan moderne teknikker kan forbedre dine beregningsmetoder! Ikke gå glipp av muligheten til å forstå og mestre disse avanserte uniformene innen fysikk.

Praktiske detaljer

  • Format: Boken er tilgjengelig i både heftet og digitalt format.
  • Bruk: Passer for videregående studenter, forskning og industriapplikasjoner.

Ta steget inn i fremtiden for beregningsfysikk med 'Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems'. Er du klar til å endre hvordan vi forstår og løser fysiske problemer?

Spesifikasjon

Produkt
ProduktnavnDeep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
MerkeOther Brand

Pris og prishistorikk

Akkurat nå er 1 029,- den billigste prisen for Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems blant 2 butikker hos Prisradar. Sjekk også vår topp 5-rangering av beste matematikk og naturfag for å være sikker på at du gjør det beste kjøpet.

Prisutvikling:
Stabil
Laveste pris:
1 029,-
Gjennomsnittspris:
1 029,-
Høyeste pris:
1 029,-
Beste tilbudet:
norli.no
Tilgjengelig