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pro vyhledávání: '"Calò, V"'
Autor:
Shahriari, M., Pardo, D., Rivera, J. A., Torres-Verdín, C., Picon, A., Del Ser, J., Ossandón, S., Calo, V. M.
Deep learning (DL) is a numerical method that approximates functions. Recently, its use has become attractive for the simulation and inversion of multiple problems in computational mechanics, including the inversion of borehole logging measurements f
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.08868
Akademický článek
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Autor:
Bruno, W., Dalmasso, B., Barile, M., Andreotti, V., Elefanti, L., Colombino, M., Vanni, I., Allavena, E., Barbero, F., Passoni, E., Merelli, B., Pellegrini, S., Morgese, F., Danesi, R., Calò, V., Bazan, V., D’Elia, A.V., Molica, C., Gensini, F., Sala, E., Uliana, V., Soma, P.F., Genuardi, M., Ballestrero, A., Spagnolo, F., Tanda, E., Queirolo, P., Mandalà, M., Stanganelli, I., Palmieri, G., Menin, C., Pastorino, L., Ghiorzo, P.
Publikováno v:
In ESMO Open August 2022 7(4)
We describe the development of a high-performance solution framework for isogeometric discrete differential forms based on B-splines: PetIGA-MF. Built on top of PetIGA, PetIGA-MF is a general multi-field discretization tool. To test the capabilities
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1602.08727
Autor:
Bono, M., Fanale, D., Incorvaia, L., Cancelliere, D., Fiorino, A., Calò, V., Dimino, A., Filorizzo, C., Corsini, L.R., Brando, C., Madonia, G., Cucinella, A., Scalia, R., Barraco, N., Guadagni, F., Pedone, E., Badalamenti, G., Russo, A., Bazan, V.
Publikováno v:
In ESMO Open August 2021 6(4)
Autor:
Alesini, D., Alessandroni, M., Anania, M. P., Andreas, S., Angelone, M., Arcovito, A., Arnesano, F., Artioli, M., Avaldi, L., Babusci, D., Bacci, A., Balerna, A., Bartalucci, S., Bedogni, R., Bellaveglia, M., Bencivenga, F., Benfatto, M., Biedron, S., Bocci, V., Bolognesi, M., Bolognesi, P., Boni, R., Bonifacio, R., Boscolo, M., Boscherini, F., Bossi, F., Broggi, F., Buonomo, B., Calo', V., Catone, D., Capogni, M., Capone, M., Castellano, M., Castoldi, A., Catani, L., Cavoto, G., Cherubini, N., Chirico, G., Cestelli-Guidi, M., Chiadroni, E., Chiarella, V., Cianchi, A., Cianci, M., Cimino, R., Ciocci, F., Clozza, A., Collini, M., Colo', G., Compagno, A., Contini, G., Coreno, M., Cucini, R., Curceanu, C., Dabagov, S., Dainese, E., Davoli, I., Dattoli, G., De Caro, L., De Felice, P., Della Longa, S., Monache, G. Delle, De Spirito, M., Di Cicco, A., Di Donato, C., Di Gioacchino, D., Di Giovenale, D., Di Palma, E., Di Pirro, G., Dodaro, A., Doria, A., Dosselli, U., Drago, A., Escribano, R., Esposito, A., Faccini, R., Ferrari, A., Ferrario, M., Filabozzi, A., Filippetto, D., Fiori, F., Frasciello, O., Fulgentini, L., Gallerano, G. P., Gallo, A., Gambaccini, M., Gatti, C., Gatti, G., Gauzzi, P., Ghigo, A., Ghiringhelli, G., Giannessi, L., Giardina, G., Giannini, C., Giorgianni, F., Giovenale, E., Gizzi, L., Guaraldo, C., Guazzoni, C., Gunnella, R., Hatada, K., Ivashyn, S., Jegerlehner, F., Keeffe, P. O., Kluge, W., Kupsc, A., Iannone, M., Labate, L., Sandri, P. Levi, Lombardi, V., Londrillo, P., Loreti, S., Losacco, M., Lupi, S., Macchi, A., Magazu', S., Mandaglio, G., Marcelli, A., Margutti, G., Mariani, C., Mariani, P., Marzo, G., Masciovecchio, C., Masjuan, P., Mattioli, M., Mazzitelli, G., Merenkov, N. P., Michelato, P., Migliardo, F., Migliorati, M., Milardi, C., Milotti, E., Milton, S., Minicozzi, V., Mobilio, S., Morante, S., Moricciani, D., Mostacci, A., Muccifora, V., Murtas, F., Musumeci, P., Nguyen, F., Orecchini, A., Organtini, G., Ottaviani, P. L., Pace, E., Paci, M., Pagani, C., Pagnutti, S., Palmieri, V., Palumbo, L., Panaccione, G. C., Papadopoulos, C. F., Papi, M., Passera, M., Pasquini, L., Pedio, M., Perrone, A., Petralia, A., Petrillo, C., Petrillo, V., Pillon, M., Pierini, P., Pietropaolo, A., Polosa, A. D., Pompili, R., Portoles, J., Prosperi, T., Quaresima, C., Quintieri, L., Rau, J. V., Reconditi, M., Ricci, A., Ricci, R., Ricciardi, G., Ripiccini, E., Romeo, S., Ronsivalle, C., Rosato, N., Rosenzweig, J. B., Rossi, G., Rossi, A. A., Rossi, A. R., Rossi, F., Russo, D., Sabatucci, A., Sabia, E., Sacchetti, F., Salducco, S., Sannibale, F., Sarri, G., Scopigno, T., Serafini, L., Sertore, D., Shekhovtsova, O., Spassovsky, I., Spadaro, T., Spataro, B., Spinozzi, F., Stecchi, A., Stellato, F., Surrenti, V., Tenore, A., Torre, A., Trentadue, L., Turchini, S., Vaccarezza, C., Vacchi, A., Valente, P., Venanzoni, G., Vescovi, S., Villa, F., Zanotti, G., Zema, N., Zobov, M.
This report describes the scientific aims and potentials as well as the preliminary technical design of IRIDE, an innovative tool for multi-disciplinary investigations in a wide field of scientific, technological and industrial applications. IRIDE wi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1307.7967
We present PetIGA, a code framework to approximate the solution of partial differential equations using isogeometric analysis. PetIGA can be used to assemble matrices and vectors which come from a Galerkin weak form, discretized with Non-Uniform Rati
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1305.4452
In this paper we study how the use of a more continuous set of basis functions affects the cost of solving systems of linear equations resulting from a discretized Galerkin weak form. Specifically, we compare performance of linear solvers when discre
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http://arxiv.org/abs/1206.2948
In Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulations, the thermal equilibria quantities are estimated by ensemble average over a sample set containing a large number of correlated samples. These samples are selected in accordance with the probability distr
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http://arxiv.org/abs/1204.3176
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