Mathematik - Numerische Analysis

Hier ist eine Methode, die die 3D-Dynamik-Modellierung im Laufe der Zeit verbessert.

Ein neuer Ansatz zur Lösung komplexer Konvektions-Diffusions-Gleichungen mit fortschrittlichen Techniken.

Ein Blick auf harmonische Funktionen und ihre Bedeutung für einzigartige toroidale Oberflächen.

Ein neuer Ansatz mit neuronalen Netzen verbessert die Viskosität für hochordentliche Methoden.

Erforscht Methoden zur Erkennung von Problemen in Flüssigkeitssimulationen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Modellierung von geometrischen Strömungen mit Hilfe von Verfahren zweiter Ordnung.

Forscher stellen eine Methode vor, um Satellitendaten über atmosphärische Gase effizient zu analysieren.

Ein Blick auf Formoptimierungsprozesse in verschiedenen Bereichen.

FEX bietet einen neuen Ansatz, um komplexe Netzwerkdynamiken aus begrenzten Daten zu verstehen.

Einblicke in die Eisenbud-Wigner-Smith-Zeitverzögerung und ihre Auswirkungen.

Forschung zu Methoden zur Lösung des Cauchy-Problems mit fraktionalen Ableitungen.

Die Verbindungen zwischen chemischen Signalen und der Bewegung von Organismen erkunden.

Ein neuer Ansatz vereinfacht das Lösen von linearen Gleichungen, die von vielen Parametern abhängen.

Die Effektivität von DRL beim Steuern der Temperatur mit Kühlstrahlen auf heissen Oberflächen erkunden.

Eine Methode zur Behandlung von nahezu singulären Integralen in der Strömungsmechanik und der Potentialtheorie.

Entdecke die neuesten Methoden zur Behandlung von linearen Evolutionsgleichungen in verschiedenen Bereichen.

Diese Studie präsentiert eine Methode, um unbekannte Koeffizienten in parabolischen Gleichungen mit Hilfe von Randdaten zu bestimmen.

Eine Studie zur Verbesserung numerischer Methoden zur Lösung von Strömungsproblemen.

Lerne, wie Regularisierungstechniken die Klarheit in komplexen Datenszenarien verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Lösungen für nichtlineares Materialverhalten in der Technik.

Fortschritte bei der Nutzung von Maschinenlernen zur Vorhersage des Teilchenverhaltens im BGK-Modell.

Ein neuer Ansatz minimiert die Wellenreflexionen und verbessert die Genauigkeit in der Modellierung von Fluiddynamik.

Eine neue Methode kombiniert Kommunikation und Sensorik für bessere Kanalschätzung.

Ein neuer Ansatz nutzt neuronale Netzwerke, um die Suche nach Eigenwerten und Eigenvektoren zu beschleunigen.

Eine neue Methode, um die Leistung von Machine Learning bei hochdimensionalen Daten zu verbessern.

Untersuche die Rolle von Poincaré-Ungleichungen in numerischen Verfahren für partielle Differentialgleichungen.

Ein Blick auf die Entwicklung und Anwendungen der gekoppelten Cluster-Theorie in der Quantenchemie.

Eine neue Methode verbessert das Tracking des dendritischen Wachstums für bessere Materialleistung.

Untersuchen, wie Deep Learning die Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen verbessert.

Diese Studie zeigt glatte Lösungen für NPBE in zufälligen Bereichen und hilft bei komplexen Berechnungen.

Untersuchung des quantenmechanischen BGK-Modells für Gasgemische und Teilchenwechselwirkungen.

Ein Blick auf die Bedeutung von Reaktions-Diffusionsproblemen in Wissenschaft und Technik.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Durchsetzung der Lorenz-Gaugebedingung in der Plasmaphysik.

Die Erforschung der Burgers-Gleichung in der Fluiddynamik und ihre Anwendungen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit von Berechnungen der Matrixzeichenfunktion.

Untersuchen neuer Methoden zur effizienten Modellierung der Wärmeverteilung.

Erkunde verbesserte Methoden für Konvektions-Diffusionsprobleme in Wissenschaft und Technik.

Eine Studie zeigt Einblicke, wie Flüssigkeiten durch poröse Materialien fliessen.

Neue Methoden reduzieren die Rechenzeit für die Lösung komplexer Gleichungen.

iDARR bietet einen frischen Ansatz, um Klarheit aus verschwommenen Bildern zurückzugewinnen.