Mathematik - Numerische Analysis

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.

Erkunde Methoden, um genaue und zuverlässige Finanzdaten zu erhalten.

Innovative Methoden für effiziente Lösungen bei komplexen Umkehrproblemen in verschiedenen Bereichen.

Mamba bietet eine neue Möglichkeit, komplexe Systeme mit Machine Learning zu analysieren.

Komprimiertes NMF bietet eine praktische Lösung, um grosse Datensätze effizient zu analysieren.

Eine neue Methode verbessert die Feuchtedarstellung in Wettermodellen.

Lerne, wie Homogenisierung dabei hilft, komplexe Materialien und Systeme effektiv zu verstehen.

Dieser Artikel beschreibt numerische Verfahren zur Approximation komplexer stochastischer Gleichungen in der Natur und in der Finanzwelt.

Eine tiefgehende Erkundung von neuronalen Netzen zur Minimierung der totalen Variation in Bildern.

Neue Techniken verbessern die Lichtsimulation in fortschrittlichen Materialien mit komplexen Strukturen.

Diese Studie untersucht, wie kollabierende Dampfblasen nahegelegene feste Materialien beeinflussen.

Ein Überblick über das implizite Euler-Verfahren und seine Anwendungen in der differentiellen Inversion.

Neue Techniken zielen darauf ab, die Behandlung von Prostatakrebs durch datengetriebene Modelle zu verbessern.

Eine neuartige Methode, die neuronale Netzwerke verwendet, um Eigenwerte in grossen Matrizen zu berechnen.

Erforschen, wie KANs Lösungen für optimale Steuerungsherausforderungen in verschiedenen Bereichen verbessern.

Erkunde die Bedeutung und Anwendungen von blockstrukturierten Matrizen in Mathe und Ingenieurwesen.

Erforsche die Rolle der Lattice-Boltzmann-Methode beim Studium von Mehrphasenströmungen.

Neue Techniken zur Verwaltung von Quantensystemen verbessern die Berechnungen der Dichte-Matrix.

Ein robuster Ansatz zur Lösung der Navier-Stokes-Gleichungen in der Fluiddynamik.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von neuronalen Netzen in wissenschaftlichen Anwendungen.

Studie über Maschinenlernmodelle, die Eigenschaften in festen Materialien vorhersagen, mit Fokus auf Defekte.

Techniken zur Lösung von Herausforderungen in der Dateninterpretation mit gemischter Genauigkeit und Regularisierung.

Rationale neuronale Netze verbessern die Genauigkeit und Effizienz von Fluiddynamiksimulationen.

Eine Studie über Techniken zur Annäherung an singuläre Werte in verschiedenen Anwendungen.

Methoden zur Simulation von Luftverschmutzung aus einem Kohlekraftwerk erkunden.

Methoden zur Steigerung der Effizienz bei der Simulation komplexer turbulenter Strömungen.

Ein strukturierter Ansatz, um klare Bilder aus verschwommenen Versionen mit MHDM wiederherzustellen.

Eine neue Beweismethode für den B-Serie-Zusammensetzungssatz mithilfe von nicht beschrifteten Bäumen erkunden.

Eine neue Methode verbessert das Lösen von komplexen linearen Gleichungen effizient.

Eine neue Methode verbessert die Kamerasynchronisation durch innovative Nutzung von trifokalen Tensoren.

Eine detaillierte Analyse von Lösungsverfahren für spärliche lineare Systeme unter schwierigen Bedingungen.

Ein neues Verfahren für Biots Konsolidierungsmodell mithilfe von Lattice-Boltzmann-Techniken.

Erforsche das Verhalten und die Anwendungen von flüssigen Kristallen in Technologie und Forschung.

Eine neue Methode holt klare Bilder aus verschwommenen Versionen mit Hilfe von bayesscher Inferenz zurück.

Lerne, wie Zentrifugal-Kupplungen die Leistung von Automatikgetrieben in Fahrzeugen verbessern.

Ein tiefer Einblick in Diffusionsgleichungen mit variabler Ordnung und deren Lösungsverfahren.

Ein Blick auf Fehlerabschätzungstechniken in Finite-Elemente-Methoden.

Innovative Methoden zur Verbesserung der Bildgenauigkeit und -klarheit durch Quaternionen-Tensor-Techniken.

Eine Methode zur effizienten Modellierung komplexer Systeme bei gleichzeitiger Erhaltung der wichtigen Eigenschaften.