课题基金 / 基金详情

Numerical Methods for Nonlinear Partial Differential Equations, with applications to Optimal Transportation, and Geometric Data Reduction

Numerical Methods for Nonlinear Partial Differential Equations, with applications to Optimal Transportation, and Geometric Data Reduction
非线性偏微分方程的数值方法，及其在最优运输和几何数据简化中的应用
批准号：
RGPIN-2016-03922
负责人：
Oberman, Adam
金额：
$2.4万
依托单位：
McGill University
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2017
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2017-01-01 至 2018-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=635655
关键词：
NumericalMethodsNonlinearPartialDifferential

项目摘要

项目成果

Oberman, Adam的其他基金

相似基金

相关文献

中文摘要
翻译
点击翻译按钮获取中文摘要
英文摘要
A fundamental change is taking place in the role of applied and computational mathematics.
期刊论文(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
Principled approaches to deep learning: generalization under distribution shift and predictive uncertainty
  • 批准号：
    RGPIN-2022-03609
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $1.97万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Oberman, Adam
  • 依托单位：
    McGill University
Numerical Methods for Nonlinear Partial Differential Equations, with applications to Optimal Transportation, and Geometric Data Reduction
  • 批准号：
    RGPIN-2016-03922
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.4万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Oberman, Adam
  • 依托单位：
    McGill University
Numerical Methods for Nonlinear Partial Differential Equations, with applications to Optimal Transportation, and Geometric Data Reduction
  • 批准号：
    RGPIN-2016-03922
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.4万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Oberman, Adam
  • 依托单位：
    McGill University
Numerical Methods for Nonlinear Partial Differential Equations, with applications to Optimal Transportation, and Geometric Data Reduction
  • 批准号：
    RGPIN-2016-03922
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.4万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Oberman, Adam
  • 依托单位：
    McGill University
国内基金
海外基金
Computational Methods for Analyzing Toponome Data