Zobrazeno 1 - 10
of 286
pro vyhledávání: '"Karniadakis, G."'
Deep operator networks (DeepONets) are trained to predict the linear amplification of instability waves in high-speed boundary layers and to perform data assimilation. In contrast to traditional networks that approximate functions, DeepONets are desi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2105.08697
By analyzing the Karman-Howarth equation for filtered velocity fields in turbulent flows, we show that the two-point correlation between filtered strain-rate and subfilter stress tensors plays a central role in the evolution of filtered-velocity corr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.02280
Physics-informed neural networks (PINNs) [31] use automatic differentiation to solve partial differential equations (PDEs) by penalizing the PDE in the loss function at a random set of points in the domain of interest. Here, we develop a Petrov-Galer
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1912.00873
Publikováno v:
SIAM J. Sci. Comp. V. 36 (2014), No 4, pp. A1652-A1677
We consider a sparse grid collocation method in conjunction with a time discretization of the differential equations for computing expectations of functionals of solutions to differential equations perturbed by time-dependent white noise. We first an
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1310.5605
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2004 Nov 01. 101(45), 15840-15845.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3373728
Autor:
Karniadakis, G. E., Yang, Y.
Publikováno v:
Proceedings: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 2004 Mar 01. 460(2043), 729-755.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/4143183
Publikováno v:
Proceedings: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 2017 Feb 01. 473(2198), 1-16.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/44683127
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Proceedings: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 2003 Mar 01. 459(2031), 547-565.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3560178
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.