Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Application of the robust variational physics-informed neural networks augmented with the collocation method for stationary Stokes equations / Marcin ŁOŚ, Tomasz SŁUŻALEC, Paweł MACZUGA, Askold VILKHA, Carlos Uriarte, Maciej PASZYŃSKI // W: KomPlasTech 2025 [Dokument elektroniczny] : XXIX conference on Computer methods in materials technology : Krynica Zdrój, Poland, March 2-5, 2025. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Kraków : AGH], [2025]. — S. 1–3. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://komplastech.agh.edu.pl/public_repo/2025/33.pdf [2025-03-19]. — Bibliogr. s. 3

Autorzy (6)

Słowa kluczowe

physics informed neural networksrobust discrete formulationscollocation methods

Dane bibliometryczne

ID BaDAP158958
Data dodania do BaDAP2025-04-23
Rok publikacji2025
Typ publikacjimateriały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęptak
WydawcaAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
#158959Data dodania: 24.4.2025
Speeding up the Robust Variational Physics Informed Neural Networks with the collocation method / Marcin ŁOŚ, Tomasz SŁUŻALEC, Paweł MACZUGA, Askold VILKHA, Danuta SZELIGA, Maciej PASZYŃSKI // W: KomPlasTech 2025 [Dokument elektroniczny] : XXIX conference on Computer methods in materials technology : Krynica Zdrój, Poland, March 2-5, 2025. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Kraków : AGH], [2025]. — S. 1–4. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://komplastech.agh.edu.pl/public_repo/2025/34.pdf [2025-03-19]. — Bibliogr. s. 4
SzczegółyLink
fragment książki
#169748Data dodania: 2.9.2026
Collocation-based robust variational physics-informed neural networks (CRVPINNs) / Marcin ŁOŚ, Tomasz SŁUŻALEC, Askold VILKHA, Maciej PASZYŃSKI // W: 44th SolMech 2026 [Dokument elektroniczny] : 44th Solid Mechanics conference : September 7–10, 2026, Kraków, Poland : book of abstracts / eds. Katarzyna Kowalczyk-Gajewska, Jerzy Pamin, Michał Kursa. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Warsaw : Institute of Fundamental Technological Research Polish Academy of Sciences, cop. 2026. — e-ISBN: 978-83-65550-69-9. — S. 85. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://solmech2026.ippt.pan.pl/docs/SolMech2026_Book-of-Abst... [2026-09-01]. — Bibliogr. s. 85
SzczegółyLink