Learning PDE to Model Self-Organization of Matter - Université Jean-Monnet-Saint-Étienne

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Article Dans Une Revue Entropy Année : 2022

Learning PDE to Model Self-Organization of Matter

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Eduardo Brandao

Fonction : Auteur
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Laboratoire Hubert Curien

Jean-Philippe Colombier

Fonction : Auteur
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Laboratoire Hubert Curien

Stefan Duffner

Fonction : Auteur
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IdHAL : stefan-duffner
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Extraction de Caractéristiques et Identification

Rémi Emonet

Fonction : Auteur
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Laboratoire Hubert Curien

Florence Garrelie

Fonction : Auteur
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Amaury Habrard

Fonction : Auteur
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Laboratoire Hubert Curien

François Jacquenet

Fonction : Auteur
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Laboratoire Hubert Curien

Anthony Nakhoul

Fonction : Auteur
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Laboratoire Hubert Curien

Marc Sebban

Fonction : Auteur
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Laboratoire Hubert Curien

Mots clés

deep learning physical knowledge incorporation self-organization process machine learning PDE solving neural networks

Domaines

Adaptation et Systèmes auto-organisés [nlin.AO] Intelligence artificielle [cs.AI]

Fichier principal

Vignette du fichier

Brandao_Entropy22.pdf (15.13 Mo)

Origine	Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Jean-Philippe Colombier : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://ujm.hal.science/ujm-03823722

Soumis le : vendredi 21 octobre 2022-10:23:56

Dernière modification le : mercredi 4 septembre 2024-17:34:07

Dates et versions

ujm-03823722 , version 1 (21-10-2022)

Identifiants

HAL Id : ujm-03823722 , version 1
DOI : 10.3390/e24081096

Citer

Eduardo Brandao, Jean-Philippe Colombier, Stefan Duffner, Rémi Emonet, Florence Garrelie, et al.. Learning PDE to Model Self-Organization of Matter. Entropy, 2022, 24 (8), ⟨10.3390/e24081096⟩. ⟨ujm-03823722⟩

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