| 标题 |
 Adaptive Deep Learning for High-Dimensional Hamilton--Jacobi--Bellman Equations 高维Hamilton--Jacobi--Bellman方程的自适应深度学习
相关领域
汉密尔顿-雅各比-贝尔曼方程
非线性系统
离散化
数学
偏微分方程
最优控制
维数（图论）
人工神经网络
数学优化
应用数学
计算机科学
控制理论（社会学）
人工智能
数学分析
控制（管理）
物理
量子力学
纯数学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：SIAM Journal on Scientific Computing 作者：Tenavi Nakamura-Zimmerer; Qi Gong; Wei Kang 出版日期：2021-01-01 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时，文件已从服务器自动删除，无法下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
个性的紫菜
oceanao
pcr163
苏卿
彭于彦祖
嗯哼
HEIKU
Singularity
shinysparrow
xjcy
竹筏过海
寻道图强
Yziii
梓泽丘墟
kento
不配.
yufanhui
iNk
西红柿炒番茄
坚强的严青
皖公网安备34019202002308
