Mathematik - Numerische Analysis

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.

Diese Studie konzentriert sich auf effiziente Methoden zur Rekonstruktion unvollständiger Bilder mithilfe von Superpixel-Clustering.

Neuronale Netze bieten neue Möglichkeiten, komplexe Poisson-Gleichungen in hohen Dimensionen zu lösen.

Lern, wie Modellreduzierungstechniken komplexe Systeme einfacher machen für ne bessere Analyse.

Ein Blick darauf, wie Barron-Räume die Leistung von neuronalen Netzwerken in hohen Dimensionen verbessern.

Ein neues Tool hilft Nutzern, Rundungsfehler bei Fliesskomma-Berechnungen zu verwalten.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit bei der Suche nach komplexen Nullstellen von Polynomsystemen.

Lern, wie man Fehler in PINNs schätzt, um bessere Lösungen für PDEs zu finden.

Neue Methode bietet Flexibilität für die effektive Berechnung von Faltungen.

Blendstrings bieten glatte, präzise Funktionsdarstellungen in verschiedenen Bereichen.

Verstärkungslernen nutzen, um das Verständnis seltener chemischer Reaktionen zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie die Magnetorelaxometrie-Bildgebung die medizinischen Anwendungen von Nanopartikeln verbessert.

Forschung verbessert die LDG-Methode für bessere Genauigkeit bei Strömungsproblemen.

Vereinfache Systeme, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu verbessern.

Neue Integratoren bieten effiziente Energieeinsparung für komplexe mathematische Modelle.

Untersuchung beschleunigter Algorithmen für das asymmetrische Eigenwert-Komplementaritätsproblem.

Hypermatrizen erweitern sich über traditionelle Matrizen hinaus und ermöglichen die komplexe Handhabung von mehrdimensionalen Daten.

Neue Methode beschleunigt Integrationsberechnungen in hohen Dimensionen mit QMC-Techniken.

Neue Techniken verbessern die Lösung komplexer nichtlinearer Gleichungen.