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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Régis Cottereau. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Aldirany, Z., Cottereau, R., Laforest, M., & Prudhomme, S. (2024). Multi-level neural networks for accurate solutions of boundary-value problems. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 419, 116666 (23 pages). Lien externe
Aldirany, Z., Cottereau, R., Laforest, M., & Prudhomme, S. (2024). Operator approximation of the wave equation based on deep learning of Green's function. Computers & Mathematics with Applications, 159, 21-30. Lien externe
Aldirany, Z., Cottereau, R., Laforest, M., & Prudhomme, S. (2022). Optimal error analysis of the spectral element method for the 2D homogeneous wave equation. Computers & Mathematics With Applications, 119, 241-256. Lien externe
Bilodeau, C., Aldirany, Z., Cottereau, R., & Prudhomme, S. (février 2025). Linear Operator Learning using GreenONets and a Multi-level Neural Network approach [Résumé]. 3rd IACM Digital Twins in Engineering Conference (DTE 2025) & 1st ECCOMAS Artificial Intelligence and Computational Methods in Applied Science (AICOMAS 2025), Paris, France. Lien externe