Machine Learning-Driven Conservative-to-Primitive Conversion in Hybrid Piecewise Polytropic and Tabulated Equations of State

Պահպանված է:

Մատենագիտական մանրամասներ
Հրատարակված է:	Symmetry vol. 17, no. 9 (2025), p. 1409-1426
Հիմնական հեղինակ:	Kacmaz Semih
Այլ հեղինակներ:	Haas, Roland, Huerta, E A
Հրապարակվել է:	MDPI AG
Խորագրեր:	Accuracy Relativistic effects Neutrons Neutron stars Artificial neural networks Supercomputers Numerical analysis Hydrodynamics Theory of relativity Machine learning Performance evaluation Numerical methods Data points Simulation Datasets Graphics processing units Equations of state Neural networks Optimization Inference Variables Spacetime Methods Algorithms Fluid mechanics Parameter estimation
Առցանց հասանելիություն:	Citation/Abstract Full Text + Graphics Full Text - PDF
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!

Եղիր առաջինը, ով թողնում է մեկնաբանություն!