Computerwissenschaften - Numerische Analyse

Ein neuer Ansatz zur Behandlung von elliptischen PDEs mit unregelmässigen Randbedingungen.

Eine neue Methode verändert, wie wir sich entwickelnde Oberflächen studieren.

Ein neuer Ansatz zur Stabilitätsanalyse mithilfe von reproduzierenden Kernräumen.

Diese Studie untersucht, wie Schallwellen von komplexen fraktalen Formen streuen.

Innovative Methoden verbessern die Vorhersagen von Welleninteraktionen mit Materialien.

Ein neuer Ansatz sorgt dafür, dass die Massenerhaltung in Modellen der Strömungsdynamik gewährleistet ist.

Ein neues System optimiert die PanAir-Prozesse für eine effiziente Analyse von Flugzeugen.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um die NLS-Gleichung zu lösen und dabei Masse und Energie zu erhalten.

Maximiere Daten aus der Druckanwendung in der zerstörungsfreien Prüfung.

Dieses Papier untersucht Fehlergrenzen in hierarchischen bayes'schen Modellen für hochdimensionale Parameter.

Erfahre, wie Chisholm-Approximationen helfen, Funktionen mit zwei Variablen zu schätzen.

Tensor-Netzwerke nutzen, um die Neutronentransportgleichungen in der Kerntechnik zu optimieren.

Ein neuer SPH-Ansatz verbessert die Simulation von Platten und Schalen unter Verformung.

Neue Methoden verbessern die Glätte von Kurven trotz Herausforderungen durch rauschende Daten.

Ein detaillierter Vergleich der GMLS- und RBF-FD-Methoden für genaue Oberflächenableitungsberechnungen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Wellen-Simulation in unregelmässigen Landschaften für genauere Vorhersagen.

Dieser Artikel untersucht, wie Gerüchte sich verbreiten und wie man ihre Auswirkungen managen kann.

Eine neue Methode verbessert die Geschwindigkeit beim Lösen von symmetrischen Eigenwertproblemen mit riemannian Techniken.

Ein neuer Ansatz kombiniert die dynamische Modus-Zerlegung mit zeitabhängigen Modellen für die Fluiddynamik.

Ein Blick auf die Grundlagen der Bewegung in der Robotik.

Verwendung von Deep Learning für genauere Preisgestaltung von Basket-Optionen.

Ein tiefer Blick auf die LLBar-Gleichung und ihren Einfluss auf die Technologie.

Maschinelles Lernen nutzen, um Asteroiden basierend auf ihren Umlaufbewegungen zu klassifizieren.

Studieren von lokalen Erhaltungsgesetzen in der Fluiddynamik mit numerischen Methoden.

Erforschen, wie optimales Design die Bayesian-Schätzmethoden für Parameter verbessert.

Lerne, wie die Truncationsmethode hilft, Ableitungen trotz rauschender Daten zu schätzen.

Das Verstehen von Fluidbewegungen ist entscheidend für eine effiziente Öl- und Gasproduktion.

Eine neue Methode verbessert die Simulationsgeschwindigkeit und Genauigkeit in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen.

Ein Blick auf mathematische Modelle von Arteninteraktionen und Populationsdynamik.

Diese Studie präsentiert die Zustandsumverteilung, um die Fluidströmungssimulationen zu verbessern und komplexe Geometrien zu verwalten.

Eine effektive Verwaltung der Fangquoten ist entscheidend, um Fischbestände und die Lebensmittelversorgung zu sichern.

Dieser Artikel behandelt Probleme mit Verteilungsverschiebungen in simulationsgestützten Maschinenlernen.

Studie darüber, wie Lösungsmittel die molekulare Stabilität und die Wechselwirkungsenergie beeinflussen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei der Simulation von Bose-Einstein-Kondensaten.

Eine neue Methode verbessert Deep-Learning-Anwendungen für komplexe Gleichungen in der Wissenschaft.

Eine neue Methode, um die Leistung im wissenschaftlichen Rechnen mit ytopt zu steigern.

Forschung zu neuen Möglichkeiten, spröde Materialien durch Verbunddesigns zäher zu machen.

Eine neuartige Methode zur Reduzierung der Modellkomplexität bei gleichzeitiger Beibehaltung der wesentlichen Merkmale.

Lern was über Tensoren und wie wichtig die für Datenanalyse und maschinelles Lernen sind.

Neue Techniken verbessern die Parameteridentifikation in komplexen Systemen mithilfe adaptiver Methoden.