Efficient uncertainty quantification for dynamic subsurface flow with surrogate by Theory-guided Neural Network

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标题	Efficient uncertainty quantification for dynamic subsurface flow with surrogate by Theory-guided Neural Network 基于理论指导神经网络的动态地下水流不确定性有效量化相关领域不确定度量化人工神经网络替代模型蒙特卡罗方法流量（数学）地下水流计算机科学数学优化应用数学算法数学机器学习统计工程类岩土工程几何学地下水
网址	https://doi.org/10.1016/j.cma.2020.113492
DOI	10.1016/j.cma.2020.113492 doi
其它	期刊：Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 作者：Nanzhe Wang; Hong Chang; Dongxiao Zhang 出版日期：2021-01-01
求助人	炙热的寒凡在 2024-03-10 18:33:47 发布自广东，悬赏 10 积分
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