📖 REDES NEURAIS INFORMADAS PELA FÍSICA: A NOVA FRONTEIRA DA SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL
Descubra o paradigma da modelagem híbrida que está revolucionando a engenharia e as ciências aplicadas. Uma obra dedicada a fundir leis da física (EDPs) com o poder do Deep Learning através de arquiteturas sem malha (meshless).
🎯 O QUE VAI ENCONTRAR NA OBRA:
🔹 Fundamentos das PINNs: Teorema de Aproximação Universal, o motor da Diferenciação Automática (AD) e a formulação de funções de perda compostas.
🔹 Arquiteturas e Patologias: Análise profunda sobre patologias de gradiente, estabilidade no espaço de Sobolev, técnicas de Transfer Learning e Meta-Learning.
🔹 Formulações Avançadas: Métodos variacionais, PINNs fracas (vPINNs), domínios complexos, decomposição de domínios (XPINNs) e estratégias de peso adaptativo.
🔹 Sistemas Dinâmicos e Fluidos: Modelagem de equações clássicas (Navier-Stokes, Burgers, Korteweg-de Vries), escoamentos turbulentos e problemas inversos.
🔹 Dinâmica de Populações e Epidemias: Modelos epidemiológicos estruturados (SIR/SEIR) e dinâmicas de opinião baseadas em agentes.
🔹 Macroeconomia e Finanças: Aplicações em modelos de crescimento, equações de Fokker-Planck econômicas e equilíbrio de mercados.
🔹 Criminalidade e Fronteiras: Modelagem matemática e simulação espacial de comportamento criminal e dinâmicas sociais complexas.
| Seitenanzahl | 446 |
| Ausgabe | 1 (2026) |
| Sprache | Portugiesisch |
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