Machine Learning for Nonlinear Materials Characterization and Modeling
Machine Learning for Nonlinear Materials Characterization and Modeling
- 자료유형
- 학위논문파일 국외
- ISBN
- 9798535507170
- DDC
- 530
- 저자명
- Shea, Daniel e.
- 서명/저자
- Machine Learning for Nonlinear Materials Characterization and Modeling
- 발행사항
- [Sl] : University of Washington, 2021
- 발행사항
- Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021
- 형태사항
- 130 p
- 주기사항
- Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-02, Section: B.
- 주기사항
- Advisor: Kutz, J. Nathan;Brunton, Steven L.
- 학위논문주기
- Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2021.
- 사용제한주기
- This item must not be sold to any third party vendors.
- 일반주제명
- Computational physics
- 일반주제명
- Applied mathematics
- 일반주제명
- Materials science
- 일반주제명
- Deep learning
- 일반주제명
- Datasets
- 일반주제명
- Collaboration
- 일반주제명
- Identification
- 일반주제명
- Dissertations & theses
- 일반주제명
- Eigen values
- 일반주제명
- Decomposition
- 일반주제명
- Noise
- 일반주제명
- Physical sciences
- 일반주제명
- Time series
- 일반주제명
- Dynamical systems
- 일반주제명
- 20th century
- 일반주제명
- Boundary value problems
- 일반주제명
- Heat transfer
- 일반주제명
- Quantum physics
- 일반주제명
- Oscillators
- 일반주제명
- Engineering
- 일반주제명
- Algorithms
- 키워드
- Deep learning
- 키워드
- Machine learning
- 기타저자
- University of Washington Materials Science and Engineering
- 기본자료저록
- Dissertations Abstracts International. 83-02B.
- 기본자료저록
- Dissertation Abstract International
- 전자적 위치 및 접속
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