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000149356 041__ $$aspa
000149356 1001_ $$aGracia Rebullida, Guillermo
000149356 24200 $$aMachine learning techniques in solving problems in fluid mechanics
000149356 24500 $$aTécnicas de aprendizaje automático en la resolución de problemas en mecánica de fluidos
000149356 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024
000149356 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000149356 520__ $$aEl objetivo principal de este trabajo es estudiar la resolución de algunos problemas propios de la mecánica de fluidos a través de redes neuronales, concretamente a través de un tipo especial llamadas Physics-informed neural networks (PINNs) que son capaces de resolver diversos tipos de ecuaciones<br />diferenciales. Para ver cómo responden las PINN ante estos problemas se considerarán diferentes ecuaciones entre las que se incluyen la ecuación de transporte lineal y la ecuación de Burgers. Para ello se pretende implementar un código en lenguaje de programación Python capaz de resolver algunas<br />EDPs propias de la mecánica de fluidos mediante PINNs, comparar los resultados obtenidos con cálculos analíticos y entender el sentido físico<br />de las soluciones y por último analizar las ventajas e inconvenientes del uso de PINNs en este tipo de problemas.<br /><br />
000149356 521__ $$aGraduado en Física
000149356 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
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000149356 700__ $$aGutiérrez Rodrigo, Sergio$$edir.
000149356 700__ $$aNavas Montilla, Adrián$$edir.
000149356 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$b $$c
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