Deep Learning Methods Of Mathematical Physics - Volume I: Direct And Inverse Problems

Lingua: inglese

Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG, 2026

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This book explores how Artificial Intelligence and Deep Learning are transforming Mathematical Physics, offering modern data-driven tools where traditional analytical and numerical methods fall short. As physical systems grow more complex or chaotic, deep learning provides efficient surrogates and physics-informed models capable of capturing dynamics and uncovering governing laws directly from data.This book introduces Neural ODEs, Physics-Informed Neural Networks (PINNs), and Hamiltonian and Lagrangian Neural Networks, showing how they enhance classical mechanics and PDE solvers for both forward and inverse problems. With Keras code examples, Google Colab notebooks, and practical exercises, this book serves researchers and students in physics, mathematics, and engineering seeking a concise, hands-on guide to applying deep learning in physical systems.

Codice articolo LU-9789819827237

Titolo
Deep Learning Methods Of Mathematical Physics - Volume I: Direct And Inverse Problems
Autore
Ovidiu Calin
Editore
World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG
Anno di pubblicazione
2026
Condizione
New
Rilegatura
Hardback
Lingua
inglese
ISBN 10
981982723X
ISBN 13
9789819827237
Edizione
terza edizione

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