А-Я Индекс

PhD

Статьи:

COMPUTATIONAL FRAMEWORK FOR REAL-TIME DIGITAL TWINS(открывается в новой вкладке)

Editorial Boards:

International Journal for Uncertainty Quantification(открывается в новой вкладке)

Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

Articles:

PROBABILISTIC PREDICTIONS OF INFILTRATION INTO HETEROGENEOUS MEDIA WITH UNCERTAIN HYDRAULIC PARAMETERS(открывается в новой вкладке) - Vol. 1 '2011(открывается в новой вкладке) - International Journal for Uncertainty Quantification(открывается в новой вкладке)

METHOD OF DISTRIBUTIONS FOR SYSTEMS WITH STOCHASTIC FORCING(открывается в новой вкладке) - Vol. 11 '2021(открывается в новой вкладке) - International Journal for Uncertainty Quantification(открывается в новой вкладке)

COMPUTING GREEN'S FUNCTIONS FOR FLOW IN HETEROGENEOUS COMPOSITE MEDIA(открывается в новой вкладке) - Vol. 3 '2013(открывается в новой вкладке) - International Journal for Uncertainty Quantification(открывается в новой вкладке)

PREFACE: FIRST QUEST CONFERENCE(открывается в новой вкладке) - Vol. 6 '2016(открывается в новой вкладке) - International Journal for Uncertainty Quantification(открывается в новой вкладке)

DATA-INFORMED EMULATORS FOR MULTI-PHYSICS SIMULATIONS(открывается в новой вкладке) - Vol. 2 '2021(открывается в новой вкладке) - Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

DYNAMIC MODE DECOMPOSITION FOR CONSTRUCTION OF REDUCED-ORDER MODELS OF HYPERBOLIC PROBLEMS WITH SHOCKS(открывается в новой вкладке) - Vol. 2 '2021(открывается в новой вкладке) - Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR APPLICATIONS IN SUSTAINABILITY RESEARCH(открывается в новой вкладке) - Vol. 3 '2022(открывается в новой вкладке) - Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

TRANSFER LEARNING ON MULTIFIDELITY DATA(открывается в новой вкладке) - Vol. 3 '2022(открывается в новой вкладке) - Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

MACHINE-LEARNED INFERENCE OF FRACTURE FLOWRATE FROM TEMPERATURE LOGS(открывается в новой вкладке) - Vol. 5 '2024(открывается в новой вкладке) - Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

ROLE OF PHYSICS IN PHYSICS-INFORMED MACHINE LEARNING(открывается в новой вкладке) - Vol. 5 '2024(открывается в новой вкладке) - Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

AI-ENABLED CARDIOVASCULAR MODELS TRAINED ON MULTIFIDELITY SIMULATIONS DATA(открывается в новой вкладке) - Vol. 6 '2025(открывается в новой вкладке) - Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

DOMAIN DECOMPOSITION FOR ENHANCEMENT OF REDUCED-ORDER MODELS(открывается в новой вкладке) - Vol. 6 '2025(открывается в новой вкладке) - Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

TRANSFER LEARNING ON MULTI-DIMENSIONAL DATA: A NOVEL APPROACH TO NEURAL NETWORK-BASED SURROGATE MODELING(открывается в новой вкладке) - Vol. 6 '2025(открывается в новой вкладке) - Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

FOURIER NEURAL OPERATOR SURROGATE OF LITHIUM-ION BATTERY MODELS(открывается в новой вкладке) - Vol. 7 '2026(открывается в новой вкладке) - Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

GAUSSIAN-PROCESS MODELS OF POPULATION DYNAMICS(открывается в новой вкладке) - Vol. 7 '2026(открывается в новой вкладке) - Journal of Machine Learning for Modeling and Computing(открывается в новой вкладке)

Yang, Xiaoyu

FOURIER NEURAL OPERATOR SURROGATE OF LITHIUM-ION BATTERY MODELS

MACHINE-LEARNED INFERENCE OF FRACTURE FLOWRATE FROM TEMPERATURE LOGS

Abylkhani, B.

DOMAIN DECOMPOSITION FOR ENHANCEMENT OF REDUCED-ORDER MODELS

Wang, Peng

PREFACE: FIRST QUEST CONFERENCE

Zheng, Liange

DATA-INFORMED EMULATORS FOR MULTI-PHYSICS SIMULATIONS

Wainwright, Haruko Murakami

DATA-INFORMED EMULATORS FOR MULTI-PHYSICS SIMULATIONS

Viswanathan, Aditya

FOURIER NEURAL OPERATOR SURROGATE OF LITHIUM-ION BATTERY MODELS

Propp, Adrienne M.

TRANSFER LEARNING ON MULTI-DIMENSIONAL DATA: A NOVEL APPROACH TO NEURAL NETWORK-BASED SURROGATE MODELING

Chiofalo, Alessia

AI-ENABLED CARDIOVASCULAR MODELS TRAINED ON MULTIFIDELITY SIMULATIONS DATA

Barajas-Solano, David A.

COMPUTING GREEN'S FUNCTIONS FOR FLOW IN HETEROGENEOUS COMPOSITE MEDIA

Song, Dong H.

TRANSFER LEARNING ON MULTIFIDELITY DATA

Li, L. Gary

GAUSSIAN-PROCESS MODELS OF POPULATION DYNAMICS

Rutjens, Rik J. L.

METHOD OF DISTRIBUTIONS FOR SYSTEMS WITH STOCHASTIC FORCING

Chandra, Abhishek

ROLE OF PHYSICS IN PHYSICS-INFORMED MACHINE LEARNING

Ciriello, Valentina

AI-ENABLED CARDIOVASCULAR MODELS TRAINED ON MULTIFIDELITY SIMULATIONS DATA

MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR APPLICATIONS IN SUSTAINABILITY RESEARCH

Wang, Peng

PROBABILISTIC PREDICTIONS OF INFILTRATION INTO HETEROGENEOUS MEDIA WITH UNCERTAIN HYDRAULIC PARAMETERS

Xiu, Dongbin

COMPUTATIONAL FRAMEWORK FOR REAL-TIME DIGITAL TWINS

PREFACE: FIRST QUEST CONFERENCE

Lu, Hannah

DATA-INFORMED EMULATORS FOR MULTI-PHYSICS SIMULATIONS

DYNAMIC MODE DECOMPOSITION FOR CONSTRUCTION OF REDUCED-ORDER MODELS OF HYPERBOLIC PROBLEMS WITH SHOCKS

Jacobs, Gustaaf B.

METHOD OF DISTRIBUTIONS FOR SYSTEMS WITH STOCHASTIC FORCING

Careddu, L.

AI-ENABLED CARDIOVASCULAR MODELS TRAINED ON MULTIFIDELITY SIMULATIONS DATA

Bakarji, Joseph

ROLE OF PHYSICS IN PHYSICS-INFORMED MACHINE LEARNING

Dwivedi, Dipankar

DOMAIN DECOMPOSITION FOR ENHANCEMENT OF REDUCED-ORDER MODELS

Yabusaki, S. B.

DOMAIN DECOMPOSITION FOR ENHANCEMENT OF REDUCED-ORDER MODELS

Xiu, Isaac

GAUSSIAN-PROCESS MODELS OF POPULATION DYNAMICS

Ermakova, Dinara

DATA-INFORMED EMULATORS FOR MULTI-PHYSICS SIMULATIONS

Horne, Roland N.

MACHINE-LEARNED INFERENCE OF FRACTURE FLOWRATE FROM TEMPERATURE LOGS