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Referências

  • [1] Ağirseven, D., Öziş, T.. An analytical study for Fisher type equations by using homotopy perturbation method, Computers and Mathematics with Applications, vol. 60, p. 602-609, 2010. DOI: 10.1016/j.camwa.2010.05.006
  • [2] Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A.. Deep learning, MIT Press, Cambridge, MA, 2016.
  • [3] Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Haykin, S.. Pearson:Delhi, 2005. ISBN: 978-0020327615.
  • [4] Raissi, M., Perdikaris, P., Karniadakis, G.E.. Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations. Journal of Computational Physics 378 (2019), pp. 686-707. DOI: 10.1016/j.jcp.2018.10.045.
  • [5] Mata, F.F., Gijón, A., Molina-Solana, M., Gómez-Romero, J.. Physics-informed neural networks for data-driven simulation: Advantages, limitations, and opportunities. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 610 (2023), pp. 128415. DOI: 10.1016/j.physa.2022.128415.

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