Solving Partial Differential Equations using Adversarial Neural Networks

  1. Carlos Uriarte 1
  2. David Pardo 1
  3. Judit Muñoz-Matute 2
  4. Ignacio Muga 3
  1. 1 University of the Basque Country (UPV/EHU)
  2. 2 Basque Center for Applied Mathematics ( Spain)
  3. 3 Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile)
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Libro:
Congress on Numerical Methods in Engineering CMN 2022 (2022. Las Palmas de Gran Canaria)
  1. David Greiner (ed. lit.)
  2. Irene Arias, (ed. lit.)
  3. Manuel Tur (ed. lit.)
  4. Gil Andrade-Campos (ed. lit.)
  5. Nuno Lopes (ed. lit.)
  6. J. Alexandre Pinho-da-Cruz (ed. lit.)

Editorial: International Center for Numerical Methods in Engineering (CIMNE)

ISBN: 978-84-123222-9-3

Año de publicación: 2022

Páginas: 289-289

Congreso: Congress on Numerical Methods in Engineering (1. 2022. Las Palmas de Gran Canaria)

Tipo: Aportación congreso

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Fuente de los datos: Dialnet