Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

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

Autorzy (6)

Słowa kluczowe

robust loss functiontensorial implementationvariational physics informed neural networks

Dane bibliometryczne

ID BaDAP158959
Data dodania do BaDAP2025-04-24
Rok publikacji2025
Typ publikacjimateriały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęptak
WydawcaAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
#158958Data dodania: 23.4.2025
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
fragment książki
#168889Data dodania: 28.8.2026
Three-dimensional collocation-based robust variational physics informed neural networks / Tomasz SŁUŻALEC, Marcin ŁOŚ, Maciej PASZYŃSKI // W: Computational Science – ICCS 2026 : 26th International Conference : Hamburg, Germany, June 29–July 1, 2026 : proceedings , Pt. 2 / eds. Philipp Neumann [et al.]. — Cham : Springer, cop. 2026. — ( Lecture Notes in Computer Science ; ISSN  0302-9743 ; LNCS 16784 ). — ISBN: 978-3-032-29923-9; e-ISBN: 978-3-032-29924-6. — S. 567–574. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-06-27