h1

h2

h3

h4

h5
h6
http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png

Recent kernel methods for interacting particle systems: first numerical results

; ; ;

In
From integro-differential models to data-oriented approaches for emergent phenomena / Seung-Yeal Ha; Qin Li; Andrea Tosin; Mattia Zanella

In
European journal of applied mathematics 36(2), Seiten/Artikel-Nr.:464-489

ImpressumCambridge : Cambridge Univ. Press

Umfang1-26

ISSN1469-4425

Published online by Cambridge University Press: 11 November 2024

Online
DOI: 10.1017/S0956792524000706


Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Data Science im Maschinenbau (422610)
  2. Lehrstuhl für Angewandte Mathematik und Institut für Geometrie und Praktische Mathematik (111410)
  3. Fachgruppe Mathematik (110000)
  4. Fachgruppe Informatik (120000)
  5. Lehrstuhl für Numerische Mathematik (114610)

Projekte

  1. DFG project G:(GEPRIS)500873292 - SPP 2410: Hyperbolische Erhaltungssätze in der Fluidmechanik: Komplexität, Skalen, Rauschen (CoScaRa) (500873292) (500873292)
  2. DFG project G:(GEPRIS)462234017 - Meanfield Theorie zur Analysis von Deep Learning Methoden (462234017) (462234017)
  3. DFG project G:(GEPRIS)390621612 - EXC 2023: Internet of Production (IoP) (390621612) (390621612)
  4. GRK 2379 - GRK 2379: Hierarchische und hybride Ansätze für moderne inverse Probleme (333849990) (333849990)
  5. GRK 2326 - GRK 2326: Energie, Entropie und Dissipative Dynamik (320021702) (320021702)
  6. DFG project G:(GEPRIS)442047500 - SFB 1481: Sparsity und singuläre Strukturen (442047500) (442047500)
  7. SFB 1481 B04 - Sparsity fördernde Muster in kinetischen Hierarchien (B04) (504291427) (504291427)
  8. SFB 1481 B05 - Sparsifizierung zeitabhängiger Netzwerkflußprobleme mittels diskreter Optimierung (B05) (504292598) (504292598)
  9. SFB 1481 B06 - Kinetische Theorie trifft algebraische Systemtheorie (B06) (504292976) (504292976)
  10. DATAHYKING - Data-driven simulation, uncertainty quantification and optimization for hyperbolic and kinetic models (101072546) (101072546)
  11. DFG project G:(GEPRIS)441826958 - SPP 2298: Theoretische Grundlagen von Deep Learning (441826958) (441826958)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 510


Dokumenttyp
Journal Article/Contribution to a book

Format
online

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105002049517
WOS Core Collection: WOS:001352655200001

Interne Identnummern
RWTH-2025-00171
Datensatz-ID: 1000113

Beteiligte Länder
Germany

 GO

Medline ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; Current Contents - Physical, Chemical and Earth Sciences ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; IF < 5 ; JCR ; NationallizenzNationallizenz ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
QR Code for this record

The record appears in these collections:
Document types > Books > Contributions to a book
Document types > Articles > Journal Articles
Faculty of Mathematics, Computer Science and Natural Sciences (Fac.1) > Department of Computer Science
Faculty of Mathematics, Computer Science and Natural Sciences (Fac.1) > Department of Mathematics
Faculty of Mechanical Engineering (Fac.4)
Public records
Publications database
120000
110000
114620
111410
422610
 Record created 2025-01-06, last modified 2025-05-07
Similar records



Rate this document:

Rate this document:
1
2
3
4
5
 
(Not yet reviewed)