Computerwissenschaften - Numerische Analyse

Neue Methode verbessert die Effizienz bei der Simulation komplexer Partikelsysteme.

Studie über nichtlokale Erhaltungsgesetze verbessert Simulationen von Verkehr und Menschenmengen.

Neue Methoden mit neuronalen Netzwerken verbessern die Effizienz bei komplexen Optimierungsproblemen.

Bildqualität durch innovative neuronale Netzwerkstrategien verbessern.

Virtuelle Elementmethoden erleichtern das Studium von Materialien unter Spannung und Dehnung.

Lerne, wie Randintegraloperatoren die Klangmodellierung und -simulationen verbessern.

Eine effektive Methode zur Modellierung der Wärmeleitung in Fusionsplasmen vorstellen.

Entdecke, wie fraktionale Compartments-Modelle das Verständnis von Arzneimittelverhalten verbessern.

RANS-PINN kombiniert maschinelles Lernen und Physik für schnellere Vorhersagen bei turbulenten Strömungen.

Flugzeuge stossen Treibhausgase aus und hinterlassen Kondensstreifen, die das Klima der Erde beeinflussen.

Ein Blick darauf, wie Licht sich verhält, wenn es mit reflektierenden Materialien interagiert.

Neue Methoden verbessern die Simulationen des Verhaltens elektromagnetischer Wellen in komplexen Geometrien.

Neue Methode kombiniert maschinelles Lernen mit Turbulenzmodellierung für verbesserte Simulationen.

Eine Methode, die Wavelets nutzt, um komplexe fraktionale Oszillationsgleichungen effektiv zu lösen.

Ein neues Framework optimiert aktives Lernen über verschiedene Datentypen hinweg.

Forscher haben eine Methode entwickelt, um die Erkennung von versteckten Objekten wie Landminen zu verbessern.

Eine einfache Übersicht über Tensorzerlegung und ihre verschiedenen Anwendungen.

Ein neuer Ansatz für nichtlineare Anfangsrandwertprobleme in der Strömungsdynamik.

Randomisierte Methoden bieten effektive Lösungen für kleinste Quadrate Probleme, ohne dass man vollen Zugriff auf die Daten hat.

Innovative Ansätze gehen inverse Probleme mit lernbasierten Techniken und umkehrbaren Netzwerken an.

Eine Übersicht über die Gleichungen für Flachwasserbewegungen und deren Bedeutung in der Fluiddynamik.

Eine neue Methode, um das Verhalten von Fasern im Fluidfluss für Ökologie und Ingenieurwesen zu untersuchen.

Ein Blick auf Methoden zur Vereinfachung kinetischer Gleichungen und zur Sicherstellung der Simulationsstabilität.

Dieser Artikel behandelt die Unsicherheitsquantifizierung in der Plasmaphysik und deren Bedeutung für die Fusionsenergie.

Dieses Papier stellt einen Ansatz für elliptische Optimierungsprobleme mit strengen Zustandsbeschränkungen vor.

Erforschung subtiler Bildveränderungen, die Deep-Learning-Modelle in verschiedenen Bereichen irreführen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Simulation von Fluiddynamik, besonders bei niedrigen Geschwindigkeiten.

Neue Methoden in der Materialsimulation versprechen kostengünstige Erkenntnisse und verbesserte Vorhersagen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Erstellung von Basisvektoren für grosse Gleichungen.

Bewertung von Genauigkeit und Fehlergrenzen in neuronalen Netzwerk-Lösungen für Differentialgleichungen.

In diesem Artikel geht's um Fortschritte bei der Simulation von Interaktionen zwischen festen Materialien und Flüssigkeiten.

Lern, wie reduzierte Modellordnungen Berechnungen in der numerischen Analyse vereinfachen.

Eine neue Methode verbessert die Modellgenauigkeit mit verrauschten Daten in dynamischen Systemen.

Dieses Papier reviewed Modelle, die sich an neue Aufgaben anpassen, ohne das vorherige Wissen zu vergessen.

Ein hybrider Ansatz verbessert die Genauigkeit bei Studien zur Strahlungsbewegung.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit von Flüssigkeitssimulationen durch effektives Abflussmanagement.

Dieser Artikel untersucht, wie akustische Wellen in Gasen mit wechselnder Dichte reisen.

Ein hochgradiger Ansatz verbessert das Verständnis von zweischichtigen Wasserströmungen.

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung der Bildklassifizierungsleistung mit begrenzten Daten.

Methoden zur Lösung inverser Probleme im 3D-Druck erkunden.