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Semi-autonomous neural networks differential equation solver
José Delpiano
, Pablo Zegers
Ingeniería Civil Eléctrica
Universidad de los Andes
Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas
Producción científica
:
Contribución a una conferencia
›
Artículo
2
Citas (Scopus)
Información general
Huella
Huella
Profundice en los temas de investigación de 'Semi-autonomous neural networks differential equation solver'. En conjunto forman una huella única.
Clasificar por
Ponderación
Alfabéticamente
Keyphrases
Semi-autonomous
100%
Neural Network
100%
Differential Equation Solver
100%
Gridless Method
100%
Differential Equations
50%
Criteria-based
50%
Stopping Criterion
50%
Error Measures
50%
Number of Dimensions
50%
Solution of Equations
50%
Partial Differential Equations
50%
Second-order Equation
50%
First-order Equation
50%
Complex Power Grid
50%
Finite Element Method
50%
Simple Rules
50%
Statistical Learning Theory
50%
Complicated Geometries
50%
Engineering
Dimensional Problem
100%
Statistical Learning Theory
100%
Stopping Criterion
100%
Gridless Method
100%
Simple Rule
100%
Finite Element Analysis
100%
Boundary Condition
100%
Partial Differential Equation
100%
Mathematics
Differential Equation
100%
Neural Network
100%
Preceding Algorithm
50%
Second-Order Equation
50%
Dimensional Problem
50%
Partial Differential Equation
50%
Finite Element Method
50%
Boundary Condition
50%