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  Operator Inference and Physics-Informed Learning of Low-Dimensional Models for Incompressible Flows

Benner, P., Goyal, P. K., Heiland, J., & Pontes Duff, I. (in press). Operator Inference and Physics-Informed Learning of Low-Dimensional Models for Incompressible Flows. Electronic Transactions on Numerical Analysis: Special Issue SciML.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-378A-0 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-534D-5
Genre: Zeitschriftenartikel

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:
2010.06701.pdf (Preprint), 2MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-378C-E
Name:
2010.06701.pdf
Beschreibung:
File downloaded from arXiv at 2020-10-15 10:01
OA-Status:
Keine Angabe
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Benner, Peter1, 2, Autor           
Goyal, Pawan Kumar1, Autor           
Heiland, Jan1, 2, Autor           
Pontes Duff, Igor1, Autor           
Affiliations:
1Computational Methods in Systems and Control Theory, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society, ou_1738141              
2Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, External Organizations, ou_1738156              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2020-10-132021
 Publikationsstatus: Angenommen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: arXiv: 2010.06701
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Electronic Transactions on Numerical Analysis : Special Issue SciML
  Andere : ETNA
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Kent, OH : Kent State University
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1068-9613
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954926402638