Generalization of Physics-Informed Neural Networks for Various Boundary and Initial Conditions

Schäfer, Violetta (2022) Generalization of Physics-Informed Neural Networks for Various Boundary and Initial Conditions. Masterarbeit, Technische Universität Kaiserslautern.

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elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/185457/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

Generalization of Physics-Informed Neural Networks for Various Boundary and Initial Conditions

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Schäfer, Violetta	Violetta.Schaefer (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

11 Januar 2022

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Seitenanzahl:

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Machine Learning Neuronale Netze Partielle Differentialgleichungen

Institution:

Technische Universität Kaiserslautern

Abteilung:

Fachbereich Mathematik

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Technik für Raumfahrtsysteme

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R SY - Technik für Raumfahrtsysteme

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Aufgaben SISTEC

Standort:

Köln-Porz

Institute & Einrichtungen:

Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing
Institut für Softwaretechnologie

Hinterlegt von:

Schäfer, Violetta

Hinterlegt am:

02 Mär 2022 08:40

Letzte Änderung:

09 Mär 2022 15:28

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