Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
📚 چرا کتاب فیزیکی بخریم؟
  • ✅ کیفیت چاپ عالی و کاغذ مرغوب
  • ✅ راحتی مطالعه بدون نیاز به دستگاه
  • ✅ امکان یادداشت‌برداری و هایلایت
  • ✅ تحویل سریع در سراسر کشور
⏰ پیشنهاد ویژه!

تا پایان امروز 15% تخفیف برای خرید این کتاب

کد تخفیف: SPECIAL15
قیمت نهایی کتاب

230,000 تومان

شامل چاپ و صحافی

لذت ورق زدن یک کتاب واقعی

  • سال انتشار: 2023
  • صفحات: 200
  • اندازه فایل: 533 MB
  • زبان‌: English
  • انتشارات: CRC Press
  • تعداد مشاهده: 218
  • امتیاز کاربران: 4.6
  • شابک/ISBN: 9781032502984
    9781032503035
    9781003397830

کلمات کلیدی:

Generate PowerPoint Files with LLM
Generate PowerPoint Files with LLM

⚡️SlideGenie is an intelligent educational slide generator (Open Source Repository) that leverages the power of OpenAI API to create engaging presentations and converts Mermaid diagrams into visual assets.

Features: 

  • AI-powered slide content generation
  • Automatic Mermaid diagram to image conversion
  • Customizable slide templates
  • Multi-language support 
  • Educational content optimization

مشاهده بیشتر

Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems

4.6

بر اساس نظر کاربران

Beginner هوش مصنوعی English
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین

کتاب های مرتبط:

معرفی جامع کتاب "Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems"

کتاب "Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems" اثر مشترک "Yinpeng Wang" و "Qiang Ren" یکی از برجسته‌ترین آثار در زمینه ادغام تکنیک‌های یادگیری عمیق با مدل‌سازی‌های فیزیکی و روش‌های حل عددی است که به متخصصان، دانشجویان و پژوهشگران فرصتی بی‌نظیر برای درک عمیق‌تر از پتانسیل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حل مسائل پیچیده‌ی فیزیک محاسباتی ارائه می‌دهد.

خلاصه‌ای از کتاب

این کتاب با تمرکز بر دو بخش اصلی یعنی Forward Modeling و Inversion Techniques، به بررسی نحوه تعامل این دو با الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق می‌پردازد. Forward modeling در علوم فیزیکی به معنای پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها بر اساس معادلات دینامیکی است، در حالی که Inversion Techniques به تحلیل عکس یعنی استخراج پارامترهای ناشناخته‌ی مدل از داده‌های مشاهده‌ای اختصاص دارد.

از ویژگی‌های برجسته‌ی کتاب می‌توان به رویکرد عملی آن اشاره کرد. نویسندگان ابتدا مفاهیم پایه‌ای مربوط به فیزیک محاسباتی را با زبان ساده توضیح داده‌اند و سپس تکنیک‌های مبتنی بر یادگیری عمیق نظیر Convolutional Neural Networks (CNN)، Recurrent Neural Networks (RNN)، و Generative Adversarial Networks (GAN) را به صورت کاربردی بررسی کرده‌اند. متدولوژی‌های ارائه‌شده به طور خاص برای مسائل پیچیده‌ای نظیر مدل‌سازی زمین‌شناسی، شبیه‌سازی سیالات، و پیش‌بینی رفتار سیستم‌های دینامیکی به کار گرفته شده‌اند.

نکات کلیدی کتاب

  • تشریح بنیادی موضوعات مدل‌سازی پیش‌رو و معکوس در فیزیک محاسباتی.
  • استفاده از معماری‌های پیشرفته Deep Learning برای حل مسائل پیچیده.
  • ارائه مثال‌های عملی و کدنویسی Python برای درک عمیق‌تر مفاهیم و کاربردها.
  • بحث در مورد مزایا و چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در علوم فیزیکی.
  • ارائه راهکارهای نوین برای شبیه‌سازی سیستم‌های چندبعدی و ناهمگن.

جملات معروف از کتاب

"The synergy between computational physics and deep learning opens up immense opportunities to tackle problems that were previously deemed intractable."

"Inversion techniques powered by neural networks provide unprecedented accuracy and efficiency in extracting unknown parameters."

"Forward modeling is not just predicting; it’s about understanding the underlying physics through computational rigor."

چرا این کتاب مهم است؟

اهمیت این کتاب به دلیل ادغام نوآورانه تکنیک‌های محاسباتی سنتی با الگوریتم‌های مدرن Deep Learning است. در عصری که پیشرفت‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر چشم‌انداز علوم مختلف هستند، این کتاب پلی میان دانش فیزیکی کلاسیک و فن‌آوری‌های جدید ایجاد می‌کند. علاوه بر این، با استفاده از مثال‌ها و کاربردهای عملی، خوانندگان را قادر می‌سازد تا مفاهیم پیچیده را در مسائل دنیای واقعی پیاده‌سازی کنند.

برای دانشجویان و پژوهشگران علاقه‌مند به علوم داده، فیزیک محاسباتی و یادگیری ماشین، این کتاب منبعی بی‌نظیر است که علاوه بر افزایش دانش علمی، ابزارهای نوآورانه‌ای برای حل چالش‌های آینده ارائه می‌دهد.

This book investigates in detail the emerging deep learning (DL) technique in computational physics, assessing its promising potential to substitute conventional numerical solvers for calculating the fields in real-time. After good training, the proposed architecture can resolve both the forward computing and the inverse retrieve problems. Pursuing a holistic perspective, the book includes the following areas. The first chapter discusses the basic DL frameworks. Then, the steady heat conduction problem is solved by the classical U-net in Chapter 2, involving both the passive and active cases. Afterwards, the sophisticated heat flux on a curved surface is reconstructed by the presented Conv-LSTM, exhibiting high accuracy and efficiency. Additionally, a physics-informed DL structure along with a nonlinear mapping module are employed to obtain the space/temperature/time-related thermal conductivity via the transient temperature in Chapter 4. Finally, in Chapter 5, a series of the latest advanced frameworks and the corresponding physics applications are introduced. As deep learning techniques are experiencing vigorous development in computational physics, more people desire related reading materials. This book is intended for graduate students, professional practitioners, and researchers who are interested in DL for computational physics.

دانلود رایگان مستقیم

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
ثبت نام /ورود

دسترسی به کتاب‌ها از طریق پلتفرم‌های قانونی و کتابخانه‌های عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت می‌کند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک می‌رساند. پیش از دانلود، لحظه‌ای به بررسی این گزینه‌ها فکر کنید.

این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید

WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتاب‌های کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید

جستجوی فایل ها جستجوی کتاب در Goodreads جستجوی کتاب در AbeBooks

نویسندگان:

تصویر نویسنده
Qiang Ren

1218

بازدید

4.6

امتیاز

50

نظر

98%

رضایت

نظرات:

4.6

بر اساس 0 نظر کاربران

احمد محمدی

"کیفیت چاپ عالی بود، خیلی راضی‌ام"

⭐⭐⭐⭐⭐

Questions & Answers

Ask questions about this book or help others by answering

Please وارد شوید to ask a question

No questions yet. Be the first to ask!