Archivio Istituzionale della RicercaPERRACCHIONE, EMMA
PERRACCHIONE, EMMA
Dipartimento di Scienze Matematiche
092157
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Mapped Variably Scaled Kernels: Applications to Solar Imaging
2023 Marchetti, F.; Perracchione, E.; Volpara, A.; Massone, A. M.; De Marchi, S.; Piana, M.
Feature augmentation for numerical inversion of multi-exponential decay curves
2022 Campagna, Rosanna; Perracchione, Emma
DATA-DRIVEN REDUCED ORDER MODELING OF ENVIRONMENTAL HYDRODYNAMICS USING DEEP AUTOENCODERS AND NEURAL ODES
2021 Dutta, S.; Rivera-Casillas, P.; Cecil, O. M.; Farthing, M. W.; Perracchione, E.; Putti, M.
| Citazione | Data di pubblicazione | Autori | File |
|---|---|---|---|
| Mapped Variably Scaled Kernels: Applications to Solar Imaging / Marchetti, F.; Perracchione, E.; Volpara, A.; Massone, A. M.; De Marchi, S.; Piana, M.. - 14108:(2023), pp. 577-592. (Intervento presentato al convegno International Conference on Computational Science and Its Applications ICCSA 2023 tenutosi a Athens (Greece) nel 3-6 July 2023) [10.1007/978-3-031-37117-2_39]. | 1-gen-2023 | Perracchione E. + | Mapped_Variably_Scaled_Kernels_Applications_to_Solar_Imaging.pdf; Kernels_Awake_for_a_Fake_Remake_1.pdf |
| Feature augmentation for numerical inversion of multi-exponential decay curves / Campagna, Rosanna; Perracchione, Emma. - ELETTRONICO. - 2425:(2022), pp. 1-4. (Intervento presentato al convegno International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics ICNAAM 2020 tenutosi a Rhodes (GR) nel 17–23 September 2020) [10.1063/5.0081505]. | 1-gen-2022 | Emma Perracchione + | AIP_5.0081505.pdf; LaplaceExtrapolation-1.pdf |
| DATA-DRIVEN REDUCED ORDER MODELING OF ENVIRONMENTAL HYDRODYNAMICS USING DEEP AUTOENCODERS AND NEURAL ODES / Dutta, S.; Rivera-Casillas, P.; Cecil, O. M.; Farthing, M. W.; Perracchione, E.; Putti, M.. - (2021), pp. 1-16. (Intervento presentato al convegno 9th International Conference on Computational Methods for Coupled Problems in Science and Engineering, COUPLED PROBLEMS 2021 tenutosi a ita nel 2021) [10.23967/coupled.2021.017]. | 1-gen-2021 | Perracchione E. + | DATA-DRIVEN REDUCED ORDER MODELING OF ENVIRONMENTAL HYDRODYNAMICS USING DEEP AUTOENCODERS AND NEURAL ODES.pdf |