Zobrazeno 1 - 10
of 1 203
pro vyhledávání: '"C, Gigli"'
Autor:
Perrino, A.M.
Publikováno v:
Il Foro Italiano, 2016 Apr 01. 139(4), 239/240-241/242.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/44875136
Publikováno v:
Il Foro Italiano, 1991 Jan 01. 114, 329/330-331/332.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/23185250
Publikováno v:
Il Foro Italiano, 1990 Jan 01. 113, 3223/3224-3227/3228.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/23184980
Publikováno v:
Il Foro Italiano, 1929 Jan 01. 54, 947/948-949/950.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/23125578
Publikováno v:
Il Foro Italiano, 1913 Jan 01. 38, 983/984-985/986.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/23116399
Publikováno v:
APL Photonics, Vol 8, Iss 2, Pp 026105-026105-8 (2023)
Deep neural networks trained on physical losses are emerging as promising surrogates for nonlinear numerical solvers. These tools can predict solutions to Maxwell’s equations and compute gradients of output fields with respect to the material and g
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0142241a677243da8dbcf838fa9d68af
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Deep neural networks trained on physical losses are emerging as promising surrogates for nonlinear numerical solvers. These tools can predict solutions to Maxwell’s equations and compute gradients of output fields with respect to the material and g
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::496ae4b6d43c0b1d2e58cae4b6cc3710
http://arxiv.org/abs/2208.05793
http://arxiv.org/abs/2208.05793
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.