Buchbeschreibung Paperback or Softback. Zustand: New. Deep Learning for Fluid Simulation and Animation: Fundamentals, Modeling, and Case Studies 0.57. Book. Bestandsnummer des Verk�ufers BBS-9783031423321

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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation (Paperback)

Gilson Antonio Giraldi

Verlag: Springer International Publishing AG, Cham (2023)

ISBN 10: 3031423321 ISBN 13: 9783031423321

Neu Paperback Erstausgabe Anzahl: 1

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(Wilmington, DE, USA)

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Buchbeschreibung Paperback. Zustand: new. Paperback. This book is an introduction to the use of machine learning and data-driven approaches in fluid simulation and animation, as an alternative to traditional modeling techniques based on partial differential equations and numerical methods and at a lower computational cost.This work starts with a brief review of computability theory, aimed to convince the reader more specifically, researchers of more traditional areas of mathematical modeling about the power of neural computing in fluid animations. In these initial chapters, fluid modeling through Navier-Stokes equations and numerical methods are also discussed.The following chapters explore the advantages of the neural networks approach and show the building blocks of neural networks for fluid simulation. They cover aspects related to training data, data augmentation, and testing. The volume completes with two case studies, one involving Lagrangian simulation of fluids using convolutional neural networks and the other using Generative Adversarial Networks (GANs) approaches. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verk�ufers 9783031423321

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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation : Fundamentals; Modeling; and Case Studies

Gilson Antonio Giraldi

Verlag: Springer (2023)

ISBN 10: 3031423321 ISBN 13: 9783031423321

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(Uxbridge, Vereinigtes K�nigreich)

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Buchbeschreibung Zustand: New. PRINT ON DEMAND Book; New; Fast Shipping from the UK. No. book. Bestandsnummer des Verk�ufers ria9783031423321_lsuk

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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation: Fundamentals, Modeling, and Case Studies (SpringerBriefs in Mathematics)

Giraldi, Gilson Antonio; Almeida, Liliane Rodrigues De; Apolin�rio Jr., Antonio Lopes; Silva, Leandro Tavares Da

Verlag: Springer (2023)

ISBN 10: 3031423321 ISBN 13: 9783031423321

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California Books
(Miami, FL, USA)

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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation : Fundamentals, Modeling, and Case Studies

Giraldi, Gilson Antonio; De Almeida, Liliane Rodrigues; Apolinário, Antonio Lopes, Jr.; Da Silva, Leandro Tavares

Verlag: Springer (2023)

ISBN 10: 3031423321 ISBN 13: 9783031423321

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(Castle Donington, DERBY, Vereinigtes K�nigreich)

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Deep Learning for Fluid Simulation and Animation

Gilson Antonio Giraldi

Verlag: Berlin Springer International Publishing Springer Nov 2023 (2023)

ISBN 10: 3031423321 ISBN 13: 9783031423321

Neu Taschenbuch Anzahl: 2

Print-on-Demand

Anbieter:

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
(Bergisch Gladbach, Deutschland)

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Buchbeschreibung Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is an introduction to the use of machine learning and data-driven approaches in fluid simulation and animation, as an alternative to traditional modeling techniques based on partial differential equations and numerical methods - and at a lower computational cost.This work starts with a brief review of computability theory, aimed to convince the reader - more specifically, researchers of more traditional areas of mathematical modeling - about the power of neural computing in fluid animations. In these initial chapters, fluid modeling through Navier-Stokes equations and numerical methods are also discussed.The following chapters explore the advantages of the neural networks approach and show the building blocks of neural networks for fluid simulation. They cover aspects related to training data, data augmentation, and testing.The volume completes with two case studies, one involving Lagrangian simulation of fluids using convolutional neural networks and the other using Generative Adversarial Networks (GANs) approaches. 164 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verk�ufers 9783031423321

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