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Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations

Maziar Raissi; Paris Perdikaris; George Em Karniadakis · Journal of Computational Physics · 2018

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Raissi, M, Perdikaris, P, & Karniadakis, G. E. (2018). Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2018.10.045

MLA

Raissi, Maziar, et al. "Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations." 2018. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2018.10.045.

Chicago

Raissi, Maziar, Paris Perdikaris, and George Em Karniadakis. 2018. "Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations.". https://doi.org/10.1016/j.jcp.2018.10.045.

Harvard

Raissi, M, Perdikaris, P. and Karniadakis, G. E. 2018, Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations, Journal of Computational Physics, available at: https://doi.org/10.1016/j.jcp.2018.10.045 [Accessed 7 Aug. 2026].

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Titolo
Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations
Autore / collaboratori
Maziar Raissi; Paris Perdikaris; George Em Karniadakis
Editore
Journal of Computational Physics
Anno di pubblicazione
2018
Lingua
Inglés

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