ConvPINNs: Integración de capas convolucionales a redes neurales de inferencia física

ConvPINNs integra capas convolucionales en Redes Neuronales de Inferencia Física (PINNs) para la resolución de ecuaciones diferenciales en la mecánica de fluidos. El trabajo explora dos enfoques distintos: uno que incluye la ecuación diferencial directamente en la función de pérdida con entradas de...

Full description

Autores:

Gómez Barrera, Daniel Fernando

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2024

Institución:

Universidad de los Andes

Repositorio:

Séneca: repositorio Uniandes

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73874

Acceso en línea:

https://hdl.handle.net/1992/73874

Palabra clave:

Physics-informed neural networks
Partial differential equation solver
Pinns
Machine learning
Diffusion
Redes neurales de inferencia física
Solucionador de ecuaciones diferenciales parciales
Difusión
Ingeniería

Rights

openAccess

License

Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International