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

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書誌詳細
出版年:	Symmetry vol. 17, no. 9 (2025), p. 1409-1426
第一著者:	Kacmaz Semih
その他の著者:	Haas, Roland, Huerta, E A
出版事項:	MDPI AG
主題:	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
オンライン･アクセス:	Citation/Abstract Full Text + Graphics Full Text - PDF
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