Stochastic physics-informed neural ordinary differential equations
Stochastic differential equations (SDEs) are used to describe a wide variety of complex stochastic dynamical systems. Learning the hidden physics within SDEs is crucial for unraveling fundamental understanding of these systems' stochastic and nonlinear behavior. We propose a flexible and scalab...
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Veröffentlicht in: | Journal of computational physics 2022-11, Vol.468, p.111466, Article 111466 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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