Mathematik - Numerische Analysis

Maschinenlernen verbessert die Analyse von Mauerwerksstrukturen für mehr Sicherheit und Langlebigkeit.

Eine effektive Methode zur Annäherung an komplexe Diffusionsverhalten in verschiedenen Bereichen.

Untersuchung von Turbulenzmodellen und Datenassimilation für Vorhersagen des Flüssigkeitsverhaltens.

Innovative Ansätze zur Simulation des zeitabhängigen Verhaltens von Teilchen in Quantensystemen.

Eine Studie zur Anpassung der Zentralität in Netzwerken für verschiedene Anwendungen.

Ein Blick darauf, wie Operatorenlernen die moderne mathematische Modellierung prägt.

Neue Methoden verbessern die Flüssigkeitssimulationen mit Punktwolken für bessere Effizienz und Genauigkeit.

Eine neue Methode zur Vorhersage langsamer Dynamik in Multiskalen-Systemen mit datengestützten Techniken.

Entdecke, wie altersstrukturierte Modelle Einblicke in das Wachstum von Populationen und Krankheiten geben.

Lern, wie Stichprobenverfahren helfen, die Eigenschaften von Polygone zu enthüllen.

Ein Blick darauf, wie Finanzmodelle Optionen bei unterschiedlichen Marktbedingungen bepreisen.

Ein Blick auf numerische Methoden zur Verbesserung der Optionspreissetzung in der Finanzen.

Ein strukturierter Ansatz zur Bildzerlegung, der Klarheit und Detail verbessert.

Untersuchung verschiedener Modelle und deren Verhalten in der nichtlinearen Akustik.

Diese Studie stellt eine neue Methode zur Modellierung von Wasserströmen vor, die von Dichteänderungen beeinflusst werden.

Ein neues Framework verbessert die Flexibilität im Design und die Effizienz bei der Topologieoptimierung.

Eine neue Methode bietet effiziente Lösungen für Integrale Gleichungen mit Hilfe von neuronalen Netzen.

Ein vereinfachter Ansatz zur Berechnung von Wannier-Funktionen verbessert die Materialforschung.

Ein neuer Ansatz zur Berechnung der Bewegungen von Partikeln in dreidimensionalen Flüssigkeiten.

Neue Methoden kombinieren neuronale Netzwerke und Finite-Elemente-Techniken, um Strömungssimulationen zu verbessern.

Neue Methoden und Anwendungen für Clustering in der Graphentheorie erkunden.

Methoden zur Lösung von Urysohn-Integralgleichungen mit verschiedenen Kernen erkunden.

Eine neue Methode verbessert die Parameterschätzung für optische Kommunikationssysteme.

Eine Methode zur Verbesserung der Genauigkeit bei der Lösung von Advektions-Diffusions-Problemen über Dimensionen hinweg.

Methoden zur Annäherung an den mittleren Krümmungsfluss und den hyperbolischen mittleren Krümmungsfluss auf Flächen.

Traditionelle Methoden mit KI kombinieren, um PDE-Lösungen zu verbessern.

Ein Blick auf numerische Methoden für effiziente Lösungen von Flüssigkeitsströmen.

Innovative Ansätze verbessern die Kointegrationstests durch Optimierungsstrategien.

Eine neue Methode vereinfacht erfolgreich die Berechnungen von Kernreaktoren.

Ein neues Framework kombiniert maschinelles Lernen und partielle Differentialgleichungen für effizientes wissenschaftliches Modellieren.

Neue Methoden verbessern die Simulation des Wärmeverkehrs in anisotropen Plasmen für die Fusionsforschung.

Forscher erstellen einfachere Modelle, um komplexe Fluidverhalten effizient vorherzusagen.

Eine neue Methode verbindet Physik und maschinelles Lernen, um komplexe mathematische Gleichungen zu lösen.

Forscher zeigen die Mechanik hinter dem Schwimmen winziger Organismen mithilfe von Zilien und Geisseln.

Ein Blick darauf, wie gemischte FEM hilft, poroelastische Materialien zu untersuchen.

Ein Überblick über optimale Abtastmethoden in der kleinsten Quadrate Approximation.

Verstehen, wie man das Stromnetz vor Cyberangriffen mit Hilfe der Grafentheorie schützt.

Dieser Artikel behandelt Techniken zur Verbesserung der Systemstabilität durch Dämpfungsoptimierung.

Wir stellen TFPONets vor, um Schnittstellenprobleme mit Deep-Learning-Techniken zu lösen.

Wir stellen ComFNO vor, eine Methode zur Lösung komplexer Differentialgleichungen mit Deep Learning.