Finite Basis Physics-Informed Neural Networks as a Schwarz Domain Decomposition Method

Victorita Dolean (Corresponderende auteur), Alexander Heinlein, Siddhartha Mishra, Ben Moseley

Onderzoeksoutput: Hoofdstuk in Boek/Rapport/CongresprocedureConferentiebijdrageAcademicpeer review

Samenvatting

The success and advancement of machine learning (ML) in fields such as image recognition and natural language processing has lead to the development of novel methods for the solution of problems in physics and engineering.

Originele taal-2Engels
TitelDomain Decomposition Methods in Science and Engineering XXVII
RedacteurenZdeněk Dostal, Tomáš Kozubek, Axel Klawonn, Ulrich Langer, Luca F. Pavarino, Jakub Šístek, Olof B. Widlund
Plaats van productieCham
UitgeverijSpringer
Pagina's165-172
Aantal pagina's8
ISBN van elektronische versie978-3-031-50769-4
ISBN van geprinte versie978-3-031-50768-7, 978-3-031-50771-7
DOI's
StatusGepubliceerd - 23 jan. 2024
Extern gepubliceerdJa
Evenement27th International Conference on Domain Decomposition Methods in Science and Engineering, DD 2022 - Prague, Tsjechië
Duur: 25 jul. 202229 jul. 2022

Publicatie series

NaamLecture Notes in Computational Science and Engineering (LNCSE)
Volume149
ISSN van geprinte versie1439-7358
ISSN van elektronische versie2197-7100

Congres

Congres27th International Conference on Domain Decomposition Methods in Science and Engineering, DD 2022
Land/RegioTsjechië
StadPrague
Periode25/07/2229/07/22

Bibliografische nota

Publisher Copyright:
© 2024, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.

Citeer dit