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    Titel :

    Physics-Informed Deep Learning for Modeling & Simulation Under Uncertainty


    Beteiligte:
    Patrick Leser (Autor:in) / Geoffrey Bomarito (Autor:in) / James Warner (Autor:in) / William Leser (Autor:in) / Theodore Lewitt (Autor:in) / Julian Cuevas (Autor:in) / Sean Lai (Autor:in)

    Kongress:

    DATAWorks 2021 (Virtual) ; 2021 ; Virtual, US


    Medientyp :

    Sonstige


    Format :

    Keine Angabe


    Sprache :

    Englisch





    A Novel Physics Informed Deep Learning Method for Simulation-Based Modelling

    Karali, Hasan / Demirezen, Umut M. / Yukselen, Mahmut A. et al. | AIAA | 2021


    Flight Dynamic Uncertainty Quantification Modeling Using Physics-Informed Neural Networks

    Michek, Nathaniel / Mehta, Piyush / Huebsch, Wade | AIAA | 2024


    Flight Dynamic Uncertainty Quantification Modeling Using Physics-Informed Neural Networks

    Michek, Nathaniel E. / Mehta, Piyush / Huebsch, Wade W. | AIAA | 2024


    Physics Informed Deep Learning for Traffic State Estimation

    Huang, Jiheng / Agarwal, Shaurya | IEEE | 2020