Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The main objective of this book is to introduce a student who is familiar with elementary math concepts to select topics in deep learning. It exploits strong connections between deep learning algorithms and the techniques of computational physics to achieve two important goals. First, it uses concepts from computational physics to develop an understanding of deep learning algorithms. Second, it describes several novel deep learning algorithms for solving challenging problems in computational physics, thereby offering someone who is interested in modeling physical phenomena with a complementary set of tools. It is intended for senior undergraduate and graduate students in science and engineering programs. It is used as a textbook for a course (or a course sequence) for senior-level undergraduate or graduate-level students.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783031593444

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Bibliografische Details

Titel: Deep Learning and Computational Physics
Verlag: Springer Nature Switzerland, Springer Nature Switzerland
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3031593448
ISBN-13: 9783031593444
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 15 mm
Gewicht: 455 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

The main objective of this book is to introduce a student who is familiar with elementary math concepts to select topics in deep learning. It exploits strong connections between deep learning algorithms and the techniques of computational physics to achieve two important goals. First, it uses concepts from computational physics to develop an understanding of deep learning algorithms. Second, it describes several novel deep learning algorithms for solving challenging problems in computational physics, thereby offering someone who is interested in modeling physical phenomena with a complementary set of tools. It is intended for senior undergraduate and graduate students in science and engineering programs. It is used as a textbook for a course (or a course sequence) for senior-level undergraduate or graduate-level students.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Assad Oberai is the Hughes Professor of Aerospace and Mechanical Engineering in the Viterbi School of Engineering. He earned a Bachelor of Engineering degree from Osmania University, an MS from the University of Colorado, and a PhD from Stanford University all in Mechanical Engineering. He has held academic appointments at Boston University, Rensselaer Polytechnic Institute, and the University of Southern California. Assad leads a group that designs, implements, and applies data- and physics-based models and algorithms to solve problems in engineering and science. Problems such as better detection, diagnosis, and care of diseases like cancer, understanding the role of mechanics and physics in medicine and biology, modeling the evolution of multi-physics and multiscale systems, and reduced-order models for aerospace and mechanical systems. Assad is a Fellow of the American Academy of Mechanics, American Society of Mechanical Engineers, the American Institute of Medical and Biological Engineering, and the United States Association of Computational Mechanics.

Deep Ray is an Assistant Professor of Mathematics at the University of Maryland. He earned his Bachelor of Mathematics from University of Delhi, followed by a Masters and PhD in Mathematics from Tata Institute of Fundamental Research - Center for Applicable Mathematics. He has held research positions at ETH Zurich, EPFL, Rice University and University of Southern California. Deep’s research lies at the interface of conventional numerical analysis and machine learning. He focuses on identifying computational bottlenecks in existing numerical algorithms and resolving them by the careful integration of machine learning tools. He has used such techniques to design efficient shock-capturing methods, build deep learning-based surrogate models to solve partial differential equations, develop differentiable models for constrained optimization, and solve Bayesian inference problems arising in real-world applications.

Orazio Pinti is a Research Scientist at Pasteur Labs, working in the field of scientific machine learning and computational physics. He holds a BSc and MSc from the Polytechnic University of Turin, and a PhD from the University of Southern California, all in Aerospace Engineering. His interests include applied mathematics, machine learning, and computational science, with a focus on reduced-order and multi-fidelity modeling.

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Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben), unverz�glich und sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zur�ckzuzahlen, an dem die Mitteilung �ber Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. F�r diese R�ckzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der urspr�nglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser R�ckzahlung Entgelte berechnet.

Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist.

Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.

Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren.

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