Neuste Artikel für Gewöhnliche Differentialgleichungen

Die Kombination von Parareal und neuronalen Netzwerken bietet einen schnelleren Weg, um ODEs zu lösen.

Ein neuer Ansatz, um ODEs mit aktiven Datensammlungstechniken zu finden.

Die Untersuchung von mehreren polyexponentialen Integralen und deren Bedeutung in der Schwarze-Loch-Physik.

Eine neue Methode zur Erstellung realistisch wirkender synthetischer EKG-Daten verbessert die Erkennung von Herzkrankheiten.

Eine Einführung in Differentialgleichungen und ihre Bedeutung in verschiedenen Bereichen.

Forschung nutzt Modelle, um zu verstehen, wie sich Alzheimer entwickelt und verbreitet.

Ein Werkzeugkasten zur Vorhersage der Krankheitsausbreitung mit cleverer Mathe und echten Daten.

Die Erforschung des Kampfes gegen antimikrobielle Resistenzen mit mathematischen Erkenntnissen.

Ein Leitfaden zur Verwaltung komplexer Systeme mit ganzzahliger optimaler Steuerung.

Ein Blick darauf, wie Newtons Methode hilft, nichtlineare Randwertprobleme zu lösen.

Untersuche, wie verschiedene Faktoren Lösungen in gewöhnlichen Differentialgleichungen beeinflussen.

Wissenschaftler vereinfachen Gleichungsmodelle mit einem neuen Ansatz mit Splines.

Erfahre, wie formverändernde Lösungen helfen, komplexe Gleichungen mit echten Daten zu lösen.

DGODE verbessert die Emotionserkennung, indem es Stimme, Text und visuelle Hinweise in Gesprächen kombiniert.

Lern, wie periodische Lösungen unser Verständnis von dynamischen Systemen prägen.

Entdecke, wie proximale Punktalgorithmen komplexe Optimierungsprobleme lösen.

Neurale Surrogate verbessern die Simulationsgenauigkeit, indem sie Veränderungen über die Zeit vorhersagen.

Entdecke, wie neuronale Netzwerke komplexe Physikgleichungen angehen.

Eine frische Aktivierungsfunktion verbessert neuronale Netze zur Lösung komplexer physikalischer Probleme.