automatic differenti-52ation

prior

universal function ap-49proximators

small data

physics-informed neural networks – neural networks that aretrained to solve supervised learning tasks while respecting any given laws ofphysics described by general nonlinear partial differential equation

lors on reste à θ = 0 et on peut augmenter λ. Sinon, k1 − λl = 0 alors on est à λcr estil n’y a pas une u

Iω′′(L) − C ̸ = 0 car on a pris ω CA mais il ne vérifie pas forcément la relationde comportement.L’énergie potentielle est stationnaire, ie δˆωπ(ω) = 0, ∀ˆω ∈ U0. On choisit dans un premier tempsˆω ∈ U0 de telle sorte que ˆω′(L) = 0. La stationnarité im

es dérivées de π par rapport à P sontnulles car P est considéré constan

When dealing withimperfect models and data, it is beneficial to integratethe Bayesian approach with physics-informed learningfor uncertainty quantification, such as Bayesian PINNs(B- PINNs) 107 .