Mathematik - Numerische Analysis

Neue Algorithmen verbessern die verschobene POD-Methode für ein besseres Fluiddynamik-Modell.

Ein Blick auf die Riemannsche konvexe Bündelmethode für komplexe Optimierungsprobleme.

Aktuelle Modelle verbessern unser Verständnis von Flüssigkeitsturbulenzen in natürlichen und industriellen Systemen.

Ein Blick auf die Verwendung von P-ERK-Methoden für effiziente Lösungen in der Fluiddynamik.

Ein Blick darauf, wie kompakte Methoden das Anpassen von Daten für grosse Datensätze verbessern.

Entdecke, wie Masselumpung und das Entfernen von Ausreissern die Effizienz der isogeometrischen Analyse verbessern.

Ein neues Verfahren verbessert die Geschwindigkeit und den Speicherverbrauch bei der Lösung von elliptischen PDEs.

Forschung zeigt eine Methode, um die Modellierung der Krankheitsausbreitung zu verbessern, indem räumliche Modelle transformiert werden.

Dieser Artikel behandelt das Operator-Lernen und seine Rolle bei der Annäherung an komplexe Modelle.

Verbesserung der Konfidenzintervalle für DeepONet mit Hilfe von Split Conformal Prediction-Methoden.

Eine effiziente Methode vorstellen, um Hamilton-Jacobi-Bellman-Gleichungen anzugehen und die Genauigkeit zu verbessern.

Entdecken, wie datengestützte Ansätze das Verständnis von Materialverhalten verbessern.

Diese Studie analysiert den Wärmeübergang und die Flüssigkeitsbewegung in porösen Materialien mithilfe eines Finite-Elemente-Modells.

Diese Studie zeigt, wie Grid Peeling Parabolenformen durch strukturiertes Entfernen von Punkten klarer macht.

Eine Methode zur Vereinfachung der Berechnungen von Randbedingungen für die Schrödinger-Gleichung vorstellen.

Verbesserung der Eigenwertschätzung durch neue SoftFEM-Techniken.

Diese Arbeit stellt eine neue Methode zur Schätzung von Diffusionsprozessen mit multilevel Monte Carlo-Techniken vor.

CBC3D bietet verbesserte Mesh-Generierung für die chirurgische Planung und Simulationen an.

Neuer Integrator verbessert die Partikeldynamik-Simulation für Wärmeübertragungsgleichungen.

Ein neuer numerischer Algorithmus verbessert die Lösungen für Laplace-Eigenwertprobleme in kreisförmigen Sektoren.

Maschinelles Lernen verbessert künstliche Viskositätsmodelle für bessere numerische Simulationen.

Verbesserte Techniken für Probleme mit Wellenstreuung durch innovative Gleichungen vorstellen.

Ein Blick darauf, wie die IPDG-Methode hilft, Eigenwertprobleme in Materialien zu lösen.

Neue Techniken verbessern die Strömungssimulationen für Ingenieure und Wissenschaftler.

Eine neue Methode verbessert das Lösen komplexer Gleichungen in mehreren Dimensionen.

Studie zeigt die Dynamik von Wellen und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Fortschritte bei Methoden zur besseren Modellierung von Flüssigkeitsschocks in Hochgeschwindigkeitsströmungen.

Untersuchung, wie Gezeitenkraftwerke auf Erdbeben reagieren und Sicherheit gewährleisten.

Ein Blick darauf, wie fraktionale Ableitungen verschiedene wissenschaftliche Bereiche beeinflussen.

Diese Studie zeigt, wie neuronale Netze die Vorbehandlung zur Lösung von spärlichen linearen Systemen verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Lösung komplexer Strömungsprobleme mit endlichen Zellmethoden.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz bei der Schätzung von Stabilitätsparametern in der Technik.

Die Auswirkungen der Netzequalität auf die Genauigkeit der Simulation von Weichteilen untersuchen.

Eine neue Methode geht das Problem von hochdimensionalen Gleichungen in der Physik und Ingenieurwesen an.

Ein Blick darauf, wie adversariales Lernen die Signaltrennungstechniken verbessert.

Dieser Artikel behandelt das Modellieren von dünnen Strukturen wie dem Zwerchfell aus medizinischen Bildern.

Neue Methoden kombinieren Deep Learning und Sampling-Techniken für bessere Bilder.

Ein Blick auf die Bedeutung und Anwendung von ADR-Gleichungen in der Wissenschaft.

Effiziente Lösungen für komplexe lineare Systeme mit Multigrid-Techniken erkunden.

Neue Strategien für effektives Lösen von konvexen Optimierungsproblemen.