A machine learning approach of finding the optimal anisotropic SPH kernel

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorMarinho, Eraldo Pereira-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T19:42:51Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T19:42:51Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2021-12-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2090/1/012115-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/230098-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/230098-
Descrição: dc.descriptionIt is presented a machine learning approach to find the optimal anisotropic SPH kernel, whose compact support consists of an ellipsoid that matches with the convex hull of the self-regulating k-nearest neighbors of the smoothing particle (query).-
Descrição: dc.descriptionSao Paulo State University (UNESP) Department of Statistics Applied Mathematics and Computing, Avenida 24A 1515, Rio Claro-
Descrição: dc.descriptionSao Paulo State University (UNESP) Department of Statistics Applied Mathematics and Computing, Avenida 24A 1515, Rio Claro-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationJournal of Physics: Conference Series-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Título: dc.titleA machine learning approach of finding the optimal anisotropic SPH kernel-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

Não existem arquivos associados a este item.