Deterministic, Stochastic, and Deep Learning Methods for Computational Electromagnetics (eBook)
620 Seiten
Springer Nature Singapore (Verlag)
978-981-96-0100-4 (ISBN)
This book provides a well-balanced and comprehensive picture based on clear physics, solid mathematical formulation, and state-of-the-art useful numerical methods in deterministic, stochastic, deep neural network machine learning approaches for computer simulations of electromagnetic and transport processes in biology, microwave and optical wave devices, and nano-electronics. Computational research has become strongly influenced by interactions from many different areas including biology, physics, chemistry, engineering, etc. A multifaceted approach addressing the interconnection among mathematical algorithms and physical foundation and application is much needed to prepare graduate students and researchers in applied mathematics and sciences and engineering for innovative advanced computational research in many applications areas, such as biomolecular solvation in solvents, radar wave scattering, the interaction of lights with plasmonic materials, plasma physics, quantum dots, electronic structure, current flows in nano-electronics, and microchip designs, etc.
This book provides a well-balanced and comprehensive picture based on clear physics, solid mathematical formulation, and state-of-the-art useful numerical methods in deterministic, stochastic, deep neural network machine learning approaches for computer simulations of electromagnetic and transport processes in biology, microwave and optical wave devices, and nano-electronics. Computational research has become strongly influenced by interactions from many different areas including biology, physics, chemistry, engineering, etc. A multifaceted approach addressing the interconnection among mathematical algorithms and physical foundation and application is much needed to prepare graduate students and researchers in applied mathematics and sciences and engineering for innovative advanced computational research in many applications areas, such as biomolecular solvation in solvents, radar wave scattering, the interaction of lights with plasmonic materials, plasma physics, quantum dots, electronic structure, current flows in nano-electronics, and microchip designs, etc.
| Erscheint lt. Verlag | 2.3.2025 |
|---|---|
| Zusatzinfo | XXIV, 620 p. 68 illus., 22 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Original-Titel | Computational Methods for Electromagnetic Phenomena |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Analysis | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
| Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie | |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Schlagworte | boundary integral methods • Deep neural network learning algorithms for PDEs • discontinuous Galerkin methods • Fast multipole methods • Feynman-kac formula based probabilistic methods for PDEs • machine learning • Nedelec finite element methods • Non-equilibrim Green’s function methods • Particle-In-Cell method • Quantum Wigner equations • WENO finite difference method |
| ISBN-10 | 981-96-0100-2 / 9819601002 |
| ISBN-13 | 978-981-96-0100-4 / 9789819601004 |
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