Produktbild: An Introduction to Neural Network Methods for Differential Equations

An Introduction to Neural Network Methods for Differential Equations

78,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.03.2015

Abbildungen

XIII, 21 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

114

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/0,8 cm

Gewicht

2058 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-94-017-9815-0

Beschreibung

Rezension

“The book is intended to enable the reader to get an
image on the variety of NN and the NN methods can be used in solving
differential equations. It is a valuable reference material both from the
presentation point of view and the provided references.” (Liviu Goraş, zbMATH 1328.92006,
2016)

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.03.2015

Abbildungen

XIII, 21 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

114

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/0,8 cm

Gewicht

2058 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-94-017-9815-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Produktbild: An Introduction to Neural Network Methods for Differential Equations
  • Preface. Introduction.

    1 Overview of Differential Equation. 1.1 Classification of Differential Equations. 1.2 Types of Differential Equation Problems. 1.3 Differential Equations Associated with Physical Problems Arising in Engineering. 1.4 General Introduction of Numerical Methods for Solving Differential Equations. 1.5 Advantages of Neural Network Method for Solving Differential Equations.

    2 History of Neural Networks. 2.1 The 1940’s: The Beginning of Neural Nets. 2.2 The 1950’s and 1960’s: The First Golden Age of Neural Networks. 2.3 The 1970’s: The Quiet Years. 2.4 The 1980’s: Renewed Enthusiasm.

    3 Preliminaries of Neural Networks. 3.1 What is Neural Network? 3.2 Biological Neural Network. 3.3 Artificial Neural Network. 3.4 Mathematical Model of Artificial Neural Network. 3.5 Activation Function. 3.6 Neural Network Architecture. 3.7 Learning in Neural Networks. 3.8 Multi-layer Perceptron. 3.9 Neural Networks as Universal Approximator.

    4 Neural Network Methods for Solving Differential Equations. 4.1 Method of Multilayer Perceptron Neural Network. 4.2 Method of Radial Basis Function Neural Networks. 4.3 Method of Multiquadric Radial Basis Function Neural Network. 4.4 Method of Cellular Neural Networks. 4.5 Method of Finite Element Neural Networks. 4.6 Method of Wavelet Neural Networks. 4.7 Some Workout Examples.

    Conclusion. Appendix. References. Index.