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Apresentar os conceitos de redes neurais informadas por leis físicas e modelos de ordem reduzida como ferramentas modernas de solução de problemas governados por equações diferenciais parciais (EDPs) lineares e não-lineares. Comparar esse tipo de abordagem com métodos clássicos de discretização de EDPs e levantar suas principais qualidades e limitações. Explorar as abordagens propostas em sistemas dinâmicos de aplicação em engenharia com foco particular em sistemas caóticos usando python notebooks como bancadas virtuais de experimentação teórico-numérica.
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