Computerwissenschaften - Numerische Analyse

Die Forschung präsentiert ein Modell, das die Phasentrennung in gemischten Materialien mit Randwirkungen behandelt.

Dieser Artikel behandelt Fortschritte bei digitalen Filtern, um Amplitudeverluste zu reduzieren.

Entdecke, wie Local Binary Patterns die Analyse von Bildtexturen verbessern.

Diese Studie untersucht das Motsch-Tadmor-Modell und seinen Einfluss auf das Schwarmverhalten.

Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz vor, der neuronale Netzwerke nutzt, um komplexe Strömungen zu untersuchen.

Die Auswirkungen von organischem Kohlenstoff im Boden auf die Boden Gesundheit und Landwirtschaft erkunden.

Lerne, wie tiefes rückwärtsdynamisches Programmieren nichtlineare partielle Differentialgleichungen angeht.

Neue Methode verbessert Vorhersagen in turbulenter Strömungsdynamik mit reduzierter Komplexität.

Vergleich von Finite-Volumen- und Finite-Differenzen-Methoden für seismische Wellensimulationen.

Eine Methode zur Analyse von Fluidverhalten an scharfen Grenzen und Grenzflächen.

Forschung bestätigt die doppelten Randbedingungen für das Stokes-Problem und hilft der Strömungsdynamik.

Effiziente Methoden zur Vereinfachung komplexer mathematischer Probleme mit Hilfe von rationalen Approximationstechniken.

Ein Blick auf hochordentliche numerische Methoden für Fluiddynamik.

Fensterfunktionen erforschen, um die Genauigkeit der Signalanpassung zu verbessern.

Die Rolle von Surrogatmodellen bei der Verbesserung der Effizienz im Flugzeugdesign erkunden.

Neueste Entwicklungen verbessern die Bernstein-Operatoren für eine bessere Funktionsapproximation.

Lerne, wie eingeschränkte Funktionsräume die PDE-Lösungen in Firedrake verbessern.

Die Analyse der Leistung der richtigen orthogonalen Zerlegung ohne Differenzquotienten.

Eine Methode, um dynamische Systeme effizienter zu modellieren.

Diese Studie untersucht, wie Blut und Sauerstoff im Gehirn zirkulieren.

Diese Methode verbessert das Lösen von PDEs auf Flächen, die sich im Laufe der Zeit verändern.

Ein neues Simulationsmodell verbessert das Verständnis des Verhaltens von atmosphärischer Feuchtigkeit.

Neue Methoden erleichtern das Lösen von elliptischen Gleichungen mit verbesserter Genauigkeit und Effizienz.

Lern, wie Piloten im Notfall ihre Gleitwege und Höhen optimieren können.

Die MGMC-Methode verbessert die Effizienz beim Sampling komplexer Gaussscher Verteilungen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Trainingseffizienz für Random Fourier Neural Networks.

Ein neuer Ansatz zur Formoptimierung mit neuronalen Netzwerken verbessert die Leistung und Effizienz.

Ein neuer Algorithmus bietet einen globalen Ansatz zur Auffindung von Fixpunkten in der Mathematik.

Neue Erkenntnisse zum PDHG-Algorithmus verbessern die Effizienz bei der Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

Eine neue Methode verbessert Lösungen für komplexe elliptische PDEs in Ingenieurwesen und Wissenschaft.

Eine neue Methode verbessert die Local Binary Patterns für bessere Genauigkeit bei der Gesichtserkennung und der Erkennung von Gesichtsausdrücken.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Modellierung von Fluid-Feststoff-Interaktionen in der Poroelastizität.

Diese Studie bewertet neue Methoden zur Simulation gekoppelte nichtlineare Schrödinger-Gleichungen.

Eine Methode, die die Finite-Elemente-Analyse mit beliebigen Netzen verbessert.

Ein Blick auf den reflektierenden Block-Kaczmarz-Algorithmus und seine Anwendungen.

Erkunde die Rolle und Anwendungen von endlichen trigonometrischen Summen in verschiedenen Bereichen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit in hyperbolischen Erhaltungsgesetzen mithilfe von Sprungfiltern.

Eine neue Methode kombiniert SINDy und Bayessche Optimierung, um DDEs effizient zu analysieren.

Innovative Methoden verbessern das Verständnis der Wasserflussdynamik.

Wissenschaftler kombinieren traditionelle Modelle und Deep Learning für Vorhersagen zur Eisdicke in Grönland.