Computerwissenschaften - Numerische Analyse

Neue numerische Methoden halten Ladung und Energie bei Teilchenwechselwirkungen unter Zufälligkeit.

Lern, wie thermische Geräuschströme die Leitfähigkeitseigenschaften von Materialien zeigen können.

Erfahre, wie adaptive Tensor-Methoden die Effizienz und Genauigkeit der Datenverarbeitung verbessern.

In diesem Artikel wird ein Verfahren zur Lösung der linearen Elastizität mithilfe der Isogeometrischen Analyse besprochen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Modellierung von Fluidinteraktionen mit sich ändernden Dichten.

Ein Blick auf die Diskrepanz und ihre Rolle in doppelt unendlichen Matrizen und numerischer Integration.

Dieser Artikel hebt eine Methode hervor, um die Existenz von hyperbolischen quasi-periodischen invarianten Toren zu beweisen.

Die Auswirkungen der Lattice-Boltzmann-Methode auf die Simulationen der Fluiddynamik erkunden.

Wir stellen eine Methode für die präzise numerische Modellierung von komplexen Formen in biharmonischen Problemen vor.

Forscher entwickeln ein Modell, um das Verhalten von Tröpfchen in viskosen Flüssigkeiten unter elektrischen Feldern vorherzusagen.

Eine Übersicht über monotone SPDEs, ihre Rauscharten und numerische Lösungen.

Probabilistische exponentielle Integratoren verbessern die Handhabung von komplexen Differentialgleichungen.

Lern, wie Pseudo-Reversing hilft, nicht umkehrbare Funktionen in der Datenanalyse zu handhaben.

Eine neue Methode zeigt vielversprechende Ansätze, um hochdimensionale partielle Differentialgleichungen effektiv zu lösen.

Lern Methoden, um Blockmatrizen umzukehren und Zeit sowie Speicher zu sparen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit von Flüssigkeitssimulationen.

Eine Studie über das Verhalten von Flüssigkeiten in engen Räumen und deren Modellierung.

Neue Techniken verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei Blutfluss-Simulationen.

Ein Blick auf den thermischen Strahlungstransfer und seine Herausforderungen in Hochenergie-Szenarien.

Neue Methoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit bei der Berechnung von Kavitätsstrahlung.

Neue Algorithmen verbessern die Effizienz bei komplexen Optimierungsaufgaben, besonders im Bereich Machine Learning.

Dieser Artikel untersucht, wie sich die Zeitschrittgrössen auf die Genauigkeit in nichtlinearen Simulationen auswirken.

Dieser Artikel teilt effektive Techniken zur genauen Bewertung von Doppelintegralen.

Jüngste Arbeiten verbessern das Fehlermanagement bei numerischen Lösungen für Subdiffusionsgleichungen.

Ein neues Modell bietet eine einfachere Möglichkeit, tiefe neuronale Netze zu erstellen.

Eine neue Methode zum Auffüllen von Lücken in multidimensionalen Daten.

Ein solider Ansatz, um Genauigkeit in Simulationen von semilinearen parabolischen PDEs zu gewährleisten.

Lerne, wie diese Methode hilft, prädiktive Modelle aus komplexen Daten zu erstellen.

Lerne die Faltungstechniken in ein und zwei Dimensionen kennen.

ReSDF verbessert die Erstellung von signierten Distanzfunktionen mithilfe von Deep-Learning-Techniken.

Ein einfacher Leitfaden zu Gradient Abstieg und seinen Optimierungsmethoden.

Die Bedeutung von geometrisch kontinuierlichen Splines in verschiedenen Anwendungen erkunden.

Neue Methoden reduzieren den Speicherbedarf, während sie die Boltzmann-Transportgleichung effektiv lösen.

Eine Methode zur Verbesserung der optimalen Steuerung über Systeme, die durch PDEs definiert sind.

Dieser Artikel untersucht fortgeschrittene Methoden in der eingeschränkten Optimierung mit adaptiven Techniken.

Eine Methode, um abzuschätzen, wie schädliche Substanzen in Gummimaterialien eindringen.

Lerne, wie algorithmische Differenzierung und Checkpointing die Effizienz wissenschaftlicher Modelle verbessern.

Diese Studie schlägt einen neuen Ansatz vor, um die Übertragung von COVID-19 unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren zu modellieren.

Untersuchung von Schnittprüfungen von polynomialen Zonotopen in komplexen Systemen.

Eine neue neuronale Netzwerk-Methode zur Lösung der zeit-harmonischen Maxwell-Gleichungen.