Accelerating the discovery of steady-states of planetary interior dynamics with machine learning

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Agarwal, Siddhant, Tosi, Nicola, Hüttig, Christian, Greenberg, David S., Bekar, Ali Can
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Fluid Dynamics Earth and Planetary Astrophysics Artificial Intelligence Machine Learning
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https://arxiv.org/abs/2408.17298