A functional approach to physics-informed neural networks (2025)
Zeiser, Mateus Henrique; Kuhl, Nelson Mugayar (Orientador) 
; Marcondes, Diego (coorient)
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, EQUAÇÕES DIFERENCIAIS PARCIAIS, REDES NEURAIS
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ABNT
ZEISER, Mateus Henrique. A functional approach to physics-informed neural networks. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-15012026-154642/. Acesso em: 22 jan. 2026.APA
Zeiser, M. H. (2025). A functional approach to physics-informed neural networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-15012026-154642/NLM
Zeiser MH. A functional approach to physics-informed neural networks [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-15012026-154642/Vancouver
Zeiser MH. A functional approach to physics-informed neural networks [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-15012026-154642/
