Mathematik - Numerische Analysis

Ein Blick auf Stochastischen Gradientenabstieg und seine Rolle bei der Optimierung.

Ein Blick darauf, wie Unsicherheit die Modellvorhersagen in der Chemieingenieurwissenschaft beeinflusst.

Forscher verbessern die RCMC-Methode für schnellere und zuverlässigeren Simulationen chemischer Reaktionen.

Innovative numerische Strategien verbessern das Verständnis von Wasserströmen in verschiedenen Umgebungen.

Neue Methode verbessert die Simulationsgenauigkeit der Sonnenatmosphäre und Fluidinteraktionen.

Diese Studie verbessert den Ensemble-Kalman-Filter für nichtlineare Anwendungen.

Ein tiefer Blick in die RKSV-Methode für hyperbolische Gleichungen.

Neue Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Qualität bei Image-Deblurring-Aufgaben.

Untersuchen des EMI-Modells für die Übertragung von Zellsignalen in Geweben.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der Zeitintegration für die Strukturanalyse.

Dieser Artikel behandelt monolithische Multigrid-Löser für effizientes Lösen von Fluidströmungsproblemen.

Die Bedeutung von Gruppensparsamkeit in der Datenanalyse in verschiedenen Bereichen erkunden.

Ein systematischer Ansatz zur Berechnung von Integralen auf komplexen gekrümmten Flächen.

Neue Techniken verbessern die Effizienz bei der Suche nach mehreren Lösungen für nichtlineare kleinste Quadrate Probleme.

Eine Methode, um komplexe kleinste Quadrate Herausforderungen effizient anzugehen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Simulation komplexer Teilcheninteraktionen.

Ein Blick darauf, wie Materialien auf Stress reagieren und welche Rolle Zufall dabei spielt.

Neue Methoden verbessern die Modellierung von Reibungskontakt in der Technik und Physik.

Steuerungssysteme passen Verhaltensweisen in verschiedenen Bereichen an, um Unsicherheiten zu bewältigen und die Leistung zu optimieren.

Dieser Artikel behandelt neuronale Netze, die effektiv Annäherung und Verallgemeinerung mischen.

Lern, wie neuronale Netze die Genauigkeit der Monte-Carlo-Integration durch Kontrollvariablen verbessern.

Lerne, wie das gefilterte Lanczos-Verfahren die Eigenwertberechnungen mit GPUs verbessert.

Dieser Artikel stellt eine neue Methode vor, um Partikel in elektrischen Feldern zu untersuchen.

Eine neue Methode verbessert die Unsicherheitsmessung in tiefen neuronalen Netzwerken bei geringerem Speicherbedarf.

Eigenwerte und Berechnungstechniken zur Handhabung der Kritikalität von Kernreaktoren erkunden.

GenCFD nutzt KI, um die Berechnung von Strömungen zu verbessern und dabei Geschwindigkeit und Genauigkeit zu steigern.

Ein Blick auf die Quotienteniteration für schnellere Lösungen von Eigenwertproblemen.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen von turbulenten Strömungen mithilfe von Machine Learning.

Wie soziale Medien Überzeugungen und Verhaltensweisen während Ausbrüchen von Infektionskrankheiten beeinflussen.

Lern, wie kombinierte Voronoi-Delaunay-Gitter die Lösungen von Randwertproblemen in komplexen Bereichen verbessern.

In diesem Artikel geht's um Zwei-Flüssigkeiten-Plasmafluss und numerische Methoden zur Simulation.

Lerne, wie man Rauschen aus Bildern entfernt und dabei wichtige Details beibehält.

Dieser Artikel behandelt Modellsysteme zur Analyse des Tumorwachstums und zur frühen Erkennung.

Optimierung von Datenauswahlmethoden zur Lösung inverser Probleme in Wissenschaft und Technik.

Die neuesten Entwicklungen in der Domänenzerlegung für komplexe Problemlösungen erkunden.

Lerne, wie Materialien auf Kräfte durch Elastizität und finite Elementanalyse reagieren.

Eine Übersicht über das Oseen-Eigenwertproblem und seine Bedeutung in der Strömungsmechanik.

Stille Fehler stellen Risiken bei grossen Berechnungen dar und beeinflussen die Genauigkeit von Algorithmen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Simulationen geladener Teilchen.

Lern, wie Bayessches Filtern mit verrauschten Beobachtungen umgeht, um Systemzustände zu schätzen.