Physics-informed deep-learning applications to experimental fluid mechanics

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Eivazi, Hamidreza, Wang, Yuning, Vinuesa, Ricardo
Formato:	Preprint
Publicado:	2022
Materias:	Fluid Dynamics Machine Learning
Acceso en línea:	Acceder al recurso
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

Internet

https://arxiv.org/abs/2203.15402