Computerwissenschaften - Numerische Analyse

Verbesserung der Flüssigkeitsflusskontrolle mit innovativen numerischen Techniken und robusten Ansätzen.

Verbesserung der Stabilität und Genauigkeit bei RBF-Interpolation durch innovative Parameterwahl.

Eine neue Methode verbessert die Simulation des Flüssigkeitsflusses in porösen Materialien effizient.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Simulation von Flüssigkeitsströmen durch komplexe Materialien.

Eine Methode, um Matrixgleichungen zu lösen für bessere Bildqualität.

Lerne, wie die Niedrigrangapproximation die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen vereinfacht.

Entdecke die Fortschritte bei der Strömungssimulation mit der SPH-Methode für Hohlraumströmungen.

Innovative Ansätze zur Verbesserung der Sicherheit und Effizienz beim Transport von Kohlendioxid.

Neue Methoden verbessern die Simulationen von Flüssigkeitsströmungen in porösen Medien mit unsicheren Parametern.

Ein Blick darauf, wie Mikrobläschen die Ultraschallbildqualität verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit in der Strömungsmechanik für geladene Teilchen.

Eine neue Methode zum Reduzieren von Parametern und Beschleunigen des Trainings in neuronalen Netzwerken.

Neue Methoden verbessern das Modellieren von nichtlokalen Diffusionsproblemen in verschiedenen Bereichen.

Neue Erkenntnisse über Diffusionsmodelle verbessern deren Effizienz und Anpassungsfähigkeit bei der Datengenerierung.

Ein methodischer Ansatz zur Lösung komplexer Gleichungen mit Konturintegralen.

Eine Methode, um komplizierte Gleichungen zu lösen, indem man sie in handhabbare Teile aufteilt.

Ein hybrider Ansatz verbessert die Berechnungen der Wellen Gleichungen in verschiedenen Bereichen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit von Wettervorhersagen.

Forscher entwickeln eine Methode, um Governing-Gleichungen aus verrauschten Daten zu finden.

Verbesserung der Lösungen der Helmholtz-Gleichung mit Mehrfachvorkonditionierung und Wischmethoden.

Diese Studie stellt ein neues Modell für intelligente Balken vor, das nichtlokale Interaktionen und piezoelektrische Materialien nutzt.

ideal.II macht die Verwendung von Raum-Zeit-Methoden in deal.II für Ingenieure und Wissenschaftler einfacher.

Innovative Methode verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Strahlenanalyse.

Ein Blick auf Gewichtstransfer-Techniken und ihren Einfluss auf das Training von neuronalen Netzwerken.

Eine neue Methode verbessert neuronale Netzwerke zur Lösung komplexer Physikgleichungen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der medizinischen Bildgebung durch bessere Bildregistrierungstechniken.

Die Beziehung zwischen Transformern und Splines in KI erkunden.

Neue Methoden verbessern die Datenmodellierung durch gewichtete Pseudoinverse und effiziente Algorithmen.

Eine Methode zur risikoneutralen Optimierung in unsicheren Umgebungen.

Schau dir an, wie DC-DC-Wandler stabile Energie in elektronischen Systemen gewährleisten.

Innovative Techniken zur Simulation offener Quantensysteme mit der Lindblad-Gleichung.

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

Ein neuer Ansatz zur Quantifizierung von Risiken in Systemen mit unsicheren Parametern unter Verwendung von Gaussschen Mischungen.

Ein Überblick, wie Deep-Learning-Methoden mit Differentialgleichungen umgehen.

Eine neue Methode, um proximale Operatoren zu berechnen, ohne die Daten für die Optimierung zu sortieren.

Verzögerungs-PDEs geben Einblicke in Systeme, die von Zeitverzögerungen in verschiedenen Bereichen betroffen sind.

Die Untersuchung der Beziehung zwischen logarithmischer Energie und polynomialen Eigenwertphänomenen.

Neurale Netzwerke verbessern Lösungen für komplexe partielle Differentialgleichungen.

Ein datengetriebenes Vorgehen zur Lösung linearer inverser Probleme mit trainierten Operatoren.

Lern, wie Gausssche Prozesse mit Vorhersageunsicherheit im maschinellen Lernen umgehen.