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Ten Equivalent Definitions of the Fractional Laplace Operator
Ten Equivalent Definitions of the Fractional Laplace Operator
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Ten Equivalent Definitions of the Fractional Laplace Operator

Kwasnicki, Mateusz

Fractional calculus & applied analysis, 2017-02, Vol.20 (1), p.7-51 [Periódico revisado por pares]

Warsaw: Versita

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2
Prediction of aerodynamic flow fields using convolutional neural networks
Prediction of aerodynamic flow fields using convolutional neural networks
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Prediction of aerodynamic flow fields using convolutional neural networks

Bhatnagar, Saakaar ; Afshar, Yaser ; Pan, Shaowu ; Duraisamy, Karthik ; Kaushik, Shailendra

Computational mechanics, 2019-08, Vol.64 (2), p.525-545 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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3
Mathematics education for relevance, responsiveness, and viability in Africa within the Fourth Industrial Revolution era
Mathematics education for relevance, responsiveness, and viability in Africa within the Fourth Industrial Revolution era
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Mathematics education for relevance, responsiveness, and viability in Africa within the Fourth Industrial Revolution era

Maoto, Rose

Pythagoras (Pretoria, South Africa), 2023, Vol.44 (1), p.1-3 [Periódico revisado por pares]

AOSIS Publishing

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4
A review on phase-field models of brittle fracture and a new fast hybrid formulation
A review on phase-field models of brittle fracture and a new fast hybrid formulation
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A review on phase-field models of brittle fracture and a new fast hybrid formulation

Ambati, Marreddy ; Gerasimov, Tymofiy ; De Lorenzis, Laura

Computational mechanics, 2015-02, Vol.55 (2), p.383-405 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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5
Machine learning for metal additive manufacturing: predicting temperature and melt pool fluid dynamics using physics-informed neural networks
Machine learning for metal additive manufacturing: predicting temperature and melt pool fluid dynamics using physics-informed neural networks
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Machine learning for metal additive manufacturing: predicting temperature and melt pool fluid dynamics using physics-informed neural networks

Zhu, Qiming ; Liu, Zeliang ; Yan, Jinhui

Computational mechanics, 2021-02, Vol.67 (2), p.619-635 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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6
A modified Gurson-type plasticity model at finite strains: formulation, numerical analysis and phase-field coupling
A modified Gurson-type plasticity model at finite strains: formulation, numerical analysis and phase-field coupling
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A modified Gurson-type plasticity model at finite strains: formulation, numerical analysis and phase-field coupling

Aldakheel, Fadi ; Wriggers, Peter ; Miehe, Christian

Computational mechanics, 2018-10, Vol.62 (4), p.815-833 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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7
Research Resilience in the COVID era
Research Resilience in the COVID era
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Research Resilience in the COVID era

Govender, Rajendran

Pythagoras (Pretoria, South Africa), 2022, Vol.43 (1), p.1-1 [Periódico revisado por pares]

AOSIS Publishing

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8
Surface corrections for peridynamic models in elasticity and fracture
Surface corrections for peridynamic models in elasticity and fracture
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Surface corrections for peridynamic models in elasticity and fracture

Le, Q. V. ; Bobaru, F.

Computational mechanics, 2018-04, Vol.61 (4), p.499-518 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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9
Implementation of a thermomechanical model for the simulation of selective laser melting
Implementation of a thermomechanical model for the simulation of selective laser melting
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Implementation of a thermomechanical model for the simulation of selective laser melting

Hodge, N. E. ; Ferencz, R. M. ; Solberg, J. M.

Computational mechanics, 2014-07, Vol.54 (1), p.33-51 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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10
A data-driven computational homogenization method based on neural networks for the nonlinear anisotropic electrical response of graphene/polymer nanocomposites
A data-driven computational homogenization method based on neural networks for the nonlinear anisotropic electrical response of graphene/polymer nanocomposites
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A data-driven computational homogenization method based on neural networks for the nonlinear anisotropic electrical response of graphene/polymer nanocomposites

Lu, Xiaoxin ; Giovanis, Dimitris G. ; Yvonnet, Julien ; Papadopoulos, Vissarion ; Detrez, Fabrice ; Bai, Jinbo

Computational mechanics, 2019-08, Vol.64 (2), p.307-321 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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