Computerwissenschaften - Numerische Analyse

Untersuchung des Fliessverhaltens mit einer numerischen Methode für ein besseres Verständnis.

Eine neue Methode verbessert die Wiederherstellung von Bildern mit beschädigten Netzen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Wellenausbreitung.

Ein neuer Ansatz mit neuronalen Netzwerken verbessert die Genauigkeit bei hyperbolischen Erhaltungsgesetzen.

Ein Blick auf moderne Methoden im Ingenieurdesign für Effizienz und Leistung.

Dieser Artikel bespricht die Vorteile des Chebyshev-Spektral-Neuronalen Netzwerks zur Lösung von Differenzialgleichungen.

Entdecke die Rolle des Operator-Lernens bei der Verbesserung datengestützter Vorhersagen in verschiedenen Bereichen.

Ein neuer adaptiver Optimierer verringert den Speicherbedarf beim Trainieren grosser neuronaler Netze.

Entdecke, wie KMC dabei hilft, die Bewegung von Partikeln in biologischen Systemen zu analysieren.

Dieser Artikel untersucht, wie verschiedene Interaktionen das Verhalten von Systemen im Laufe der Zeit prägen.

Neue Methoden zur genauen Modellierung von Fluidströmung und Stofftransport erkunden.

Neue Techniken verbessern die Genauigkeit beim Lösen von Einsteins Gleichungen für astrophysikalische Phänomene.

Ein Überblick über integrodifferentiale Operatoren und ihre Rolle in verschiedenen Bereichen.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um die Delaminierungsmodellierung in Verbundwerkstoffen zu verbessern.

Neue Methoden erleichtern das Lösen von PDEs mit Einschränkungen.

Unisolver verbessert die Lösung von PDEs, indem es komplette Komponenten in ein Transformer-Framework einbettet.

Einfaches inverses Potenzverfahren zur effizienten Lösung von ausgewogenen Schnittproblemen.

Dieser Artikel bewertet Methoden zur Verbesserung der Genauigkeit von kleinsten Quadraten Problemen mit verschiedenen Genauigkeitslevels.

Dieser Artikel untersucht das Verhalten von Partikeln in verschiedenen Strömungen und deren Auswirkungen.

Neue Methoden zur genauen Modellierung des Partikelverhaltens in langsam fliessenden Flüssigkeiten.

Eine neue Technik verbessert das Zeitmanagement in Wettermodellen für bessere Vorhersagen.

Eine neue Steuerungsmethode verbessert die Entscheidungsfindung in komplexen Systemen mit rauschenden Beobachtungen.

Eine hochgradige Parallelmethode beschleunigt Herzsimulationen erheblich.

Lern, wie moderne Techniken die Lösung von Wellenproblemen beschleunigen.

Dieser Artikel behandelt Methoden, um nicht-konvergierende Matrixreihen zu summieren.

Eine neue Methode vereinfacht die Analyse von dünnen Platten und Schalen in der Technik.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Tensor-Netzwerk-Kontraktion.

NGOs nutzen neuronale Netze, um das Lösen von komplexen partiellen Differentialgleichungen effizienter zu machen.

Dieser Artikel bespricht Methoden zur Stabilisierung der Burgers-Gleichung für ein besseres Modellieren.

Entdecke, wie maschinelles Lernen komplexe partielle Differentialgleichungen angeht.

Eine Methode, um ebene Graphen für Simulationen mathematisch darzustellen.

Neue Techniken verbessern die Stabilität und Genauigkeit in strukturdynamischen Simulationen.

Ein Blick darauf, wie Operator-Lerntechniken das Modeling von neuronalen Dynamiken verbessern.

Eine Studie zur Verwendung von Messungen und numerischen Methoden zur Lösung elliptischer PDEs.

GFN-ROM verbessert die Modellordnungsreduktion mit Graph-Neuronalen Netzwerken für effiziente Simulationen.

NEIM nutzt neuronale Netze, um komplexe nichtlineare Modelle für eine effiziente Analyse zu vereinfachen.

Neue Methoden nutzen neuronale Netzwerke, um komplexe zeitfraktionale Gleichungen effektiv anzugehen.

Diese Studie stellt eine Methode vor, um die Vorhersagen von Fluid-Struktur-Wechselwirkungen für Ingenieuranwendungen zu verbessern.

Methoden erkunden, um Probleme der Fluid-Struktur-Interaktion in verschiedenen Bereichen anzugehen.

Eine neuartige Methode, die neuronale Netzwerke nutzt, um komplexe partielle Differentialgleichungen effizient zu lösen.