Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired Neural Networks for the 3D microstructure evolution of materials via Cahn-Hilliard flow

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Lanzoni, Daniele, Fantasia, Andrea, Bergamaschini, Roberto, Pierre-Louis, Olivier, Montalenti, Francesco
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Mesoscale and Nanoscale Physics Materials Science Machine Learning Computational Physics
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2407.20126