科學機器學習：方法與應用;Scientific Machine Learning: Methods and Applications

Please use this identifier to cite or link to this item: http://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/96977

Title:	科學機器學習：方法與應用;Scientific Machine Learning: Methods and Applications
Authors:	胡偉帆
Contributors:	國立中央大學數學系
Keywords:	科學機器學習;物理驅動神經網絡;不連續函數逼近;橢圓界面問題;不規則域內的帕松方程;點雲重建;Scientific Machine Learning;physics-informed neural networks;discontinuous function approximations;elliptic interface problems;Poisson equations in irregular domains;point clouds.
Date:	2025-07-31
Issue Date:	2025-08-07 17:22:47 (UTC+8)
Publisher:	國家科學及技術委員會(本會)
Abstract:	我們的目標是開發結合傳統科學計算與新興深度學習技術的數值方法，並利用該方法解決科學計算領域中具挑戰性的重要問題。由於深度學習方法具有高度的適應性和通用性，且程式設計相對簡單，我們期望這種方法能廣泛應用於解決特定類型的問題，例如不連續函數逼近、橢圓界面問題、不規則域內的帕松方程、點雲重建等。
Relation:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
Appears in Collections:	[Department of Mathematics] Research Project

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
index.html		0Kb	HTML	2	View/Open

社群 sharing