Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1349334774 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Equivariant deep learning for 3D topology optimization / David Erzmann ; Gutachter: Peter Maaß, Andreas Rademacher, Heribert Blum ; Betreuer: Peter Maaß |
| Person(en) |
Erzmann, David (Verfasser) Maaß, Peter (Akademischer Betreuer) Maaß, Peter (Gutachter) Rademacher, Andreas (Gutachter) Blum, Heribert (Gutachter) |
| Verlag | Bremen : Staats- und Universitätsbibliothek Bremen |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, Bremen, Universität Bremen, 2024 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:gbv:46-elib84054 DOI: 10.26092/elib/3439 |
| URL | https://media.suub.uni-bremen.de/handle/elib/8405 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter | Neuronales Netz* ; Finite-Elemente-Methode* ; Partielle Differentialgleichung* ; Maschinelles Lernen* ; Numerisches Verfahren* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 518 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 510 Mathematik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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