Can ChatGPT implement finite element models for geotechnical engineering applications?
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Kim, Taegu, Yun, Tae Sup, Suh, Hyoung Suk |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Can ChatGPT Implement Finite Element Models for Geotechnical Engineering Applications?
di: Taegu Kim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Taegu Kim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cover Image, Volume 49, Issue 6
di: Taegu Kim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Taegu Kim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Diffuse interface modeling of non‐isothermal Stokes‐Darcy flow with immersed transmissibility conditions
di: Hyoung Suk Suh
Pubblicazione: (2024)
di: Hyoung Suk Suh
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Interpolating Neural Network (B-INN): a scalable and reliable Bayesian model for large-scale physical systems
di: Park, Chanwook, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Park, Chanwook, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data efficient surrogate modeling for engineering design: Ensemble-free batch mode deep active learning for regression
di: Kapoor, Sarthak, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Kapoor, Sarthak, et al.
Pubblicazione: (2022)
A data-driven learned discretization approach in finite volume schemes for hyperbolic conservation laws and varying boundary conditions
di: de Romémont, Guillaume, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: de Romémont, Guillaume, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fast convolution algorithm for state space models
di: Beylkin, Gregory
Pubblicazione: (2024)
di: Beylkin, Gregory
Pubblicazione: (2024)
On the implementation of linear finite element method for nonlocal diffusion model over 2D domain
di: Shi, Zuoqiang
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Zuoqiang
Pubblicazione: (2024)
Physics-constrained symbolic regression for discovering closed-form equations of multimodal water retention curves from experimental data
di: Kim, Yejin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Yejin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hybrid finite element implementation of two-potential constitutive modeling of dielectric elastomers
di: Ghosh, Kamalendu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghosh, Kamalendu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Kinetic-based regularization: Learning spatial derivatives and PDE applications
di: Ganguly, Abhisek, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ganguly, Abhisek, et al.
Pubblicazione: (2026)
Intrinsic and Extrinsic Organized Attention: Softmax Invariance and Network Sparsity
di: Fasina, Oluwadamilola, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fasina, Oluwadamilola, et al.
Pubblicazione: (2025)
UGM2N: An Unsupervised and Generalizable Mesh Movement Network via M-Uniform Loss
di: Wang, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Well-Posedness of Green's Function Reconstruction via the Kirchhoff-Helmholtz Equation for One-Speed Neutron Diffusion
di: Ponciroli, Roberto
Pubblicazione: (2025)
di: Ponciroli, Roberto
Pubblicazione: (2025)
MultiPDENet: PDE-embedded Learning with Multi-time-stepping for Accelerated Flow Simulation
di: Wang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
SymMaP: Improving Computational Efficiency in Linear Solvers through Symbolic Preconditioning
di: Wang, Hong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Hong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertain but Useful: Leveraging CNN Variability into Data Augmentation
di: Gonzalez-Pepe, Inés, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gonzalez-Pepe, Inés, et al.
Pubblicazione: (2025)
AI Assistants to Enhance and Exploit the PETSc Knowledge Base
di: Smith, Barry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Smith, Barry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Forex Forecasting Accuracy: The Impact of Hybrid Variable Sets in Cognitive Algorithmic Trading Systems
di: King, Juan C., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: King, Juan C., et al.
Pubblicazione: (2025)
Dominance Based Crossover Operator for Evolutionary Multi-objective Algorithms
di: Roudenko, Olga, et al.
Pubblicazione: (2005)
di: Roudenko, Olga, et al.
Pubblicazione: (2005)
ODE-DPS: ODE-based Diffusion Posterior Sampling for Inverse Problems in Partial Differential Equation
di: Jiang, Enze, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Enze, et al.
Pubblicazione: (2024)
Using Crank-Nikolson Scheme to Solve the Korteweg-de Vries (KdV) Equation
di: Wu, Qiming
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Qiming
Pubblicazione: (2024)
A hybrid FEM-PINN method for time-dependent partial differential equations
di: Feng, Xiaodong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Feng, Xiaodong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stable Weight Updating: A Key to Reliable PDE Solutions Using Deep Learning
di: Noorizadegan, A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Noorizadegan, A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Improved Monte Carlo tree search formulation with multiple root nodes for discrete sizing optimization of truss structures
di: Ko, Fu-Yao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ko, Fu-Yao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Neural Multigrid Architectures
di: Fanaskov, Vladimir
Pubblicazione: (2024)
di: Fanaskov, Vladimir
Pubblicazione: (2024)
Robust Physics-Guided Diffusion for Full-Waveform Inversion
di: Peng, Jishen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Peng, Jishen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Neural Operators Learn the Local Physics of Magnetohydrodynamics
di: Kim, Taeyoung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Taeyoung, et al.
Pubblicazione: (2024)
Introduction to optimization methods for training SciML models
di: Kopaničáková, Alena, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kopaničáková, Alena, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-Driven Adaptive Gradient Recovery for Unstructured Finite Volume Computations
di: de Romémont, G., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: de Romémont, G., et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-informed fine-tuning of foundation models for partial differential equations
di: Medvedev, Vlad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Medvedev, Vlad, et al.
Pubblicazione: (2026)
A practical existence theorem for reduced order models based on convolutional autoencoders
di: Franco, Nicola Rares, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Franco, Nicola Rares, et al.
Pubblicazione: (2024)
Why Does Stochastic Gradient Descent Slow Down in Low-Precision Training?
di: Yun, Vincent-Daniel
Pubblicazione: (2025)
di: Yun, Vincent-Daniel
Pubblicazione: (2025)
Can ChatGPT Diagnose Alzheimer's Disease?
di: Nguyen, Quoc-Toan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Quoc-Toan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can ChatGPT Learn to Count Letters?
di: Conde, Javier, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Conde, Javier, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can ChatGPT evaluate research quality?
di: Thelwall, Mike
Pubblicazione: (2024)
di: Thelwall, Mike
Pubblicazione: (2024)
Condition number for finite element discretisation of nonlocal PDE systems with applications to biology
di: Adebayo, Olusegun E., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Adebayo, Olusegun E., et al.
Pubblicazione: (2025)
Multiscale finite element method for Stokes-Darcy model
di: Hong, Yachen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hong, Yachen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transformers Can Implement Preconditioned Richardson Iteration for In-Context Gaussian Kernel Regression
di: Yan, Mingsong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yan, Mingsong, et al.
Pubblicazione: (2026)
A novel method in solving seepage problems implementation in Abaqus based on the polygonal scaled boundary finite element method
di: Yang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Yang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2021)
Documenti analoghi
-
Can ChatGPT Implement Finite Element Models for Geotechnical Engineering Applications?
di: Taegu Kim, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Cover Image, Volume 49, Issue 6
di: Taegu Kim, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Diffuse interface modeling of non‐isothermal Stokes‐Darcy flow with immersed transmissibility conditions
di: Hyoung Suk Suh
Pubblicazione: (2024) -
Bayesian Interpolating Neural Network (B-INN): a scalable and reliable Bayesian model for large-scale physical systems
di: Park, Chanwook, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Data efficient surrogate modeling for engineering design: Ensemble-free batch mode deep active learning for regression
di: Kapoor, Sarthak, et al.
Pubblicazione: (2022)