Mathematik - Numerische Analysis

Die Beziehung zwischen Transformern und Splines in KI erkunden.

Neue Methoden verbessern die Datenmodellierung durch gewichtete Pseudoinverse und effiziente Algorithmen.

Eine Methode zur risikoneutralen Optimierung in unsicheren Umgebungen.

Schau dir an, wie DC-DC-Wandler stabile Energie in elektronischen Systemen gewährleisten.

Innovative Techniken zur Simulation offener Quantensysteme mit der Lindblad-Gleichung.

Die Kombination von Parareal und neuronalen Netzwerken bietet einen schnelleren Weg, um ODEs zu lösen.

Ein neuer Ansatz zur Quantifizierung von Risiken in Systemen mit unsicheren Parametern unter Verwendung von Gaussschen Mischungen.

Ein Überblick, wie Deep-Learning-Methoden mit Differentialgleichungen umgehen.

Eine neue Methode, um proximale Operatoren zu berechnen, ohne die Daten für die Optimierung zu sortieren.

Verzögerungs-PDEs geben Einblicke in Systeme, die von Zeitverzögerungen in verschiedenen Bereichen betroffen sind.

Die Untersuchung der Beziehung zwischen logarithmischer Energie und polynomialen Eigenwertphänomenen.

Neurale Netzwerke verbessern Lösungen für komplexe partielle Differentialgleichungen.

Ein datengetriebenes Vorgehen zur Lösung linearer inverser Probleme mit trainierten Operatoren.

Lern, wie Gausssche Prozesse mit Vorhersageunsicherheit im maschinellen Lernen umgehen.

Neues Regularisierungsverfahren verbessert die Rekonstruktionen der elektrischen Herztätigkeit aus Körperoberflächenmessungen.

Erforsche die Rolle von Eigenwerten bei der Verbesserung von statistischen Analysen und Modellbewertungen.

Forschung verbessert das Verständnis für den Wasserfluss zwischen Oberflächen- und unterirdischen Systemen.

Innovative Techniken verbessern die Effizienz beim Studium hyperelastischer Materialien und deren Anwendungen.

Das Verstehen von Simulationen ist entscheidend, um elektrische Maschinen und Transformatoren zu verbessern.

Recherchieren, wie man Operatoren lernt und Fehler effektiv in Funktionsräumen behandelt.

Die Analyse der Aufteilung einer Kugel in gleich grosse Flächen und ihre Anwendungen.

PySLSQP vereinfacht nichtlineare Programmierung mit Echtzeitvisualisierung und automatischen Ableitungen.

Die Verwendung von Niedrigpräzisions-Posits kann die Effizienz und Genauigkeit bei Berechnungen verbessern.

Eine neue Methode kombiniert Level-Set- und polytopische Ansätze zur Formenoptimierung.

Neue Methoden verbessern die Berechnungen für Differentialgleichungen, die Lie-Gruppen in der Quantendynamik betreffen.

Neue Methode nutzt Dehnungsmessungen zur Schätzung der aerodynamischen Lasten im hypersonischen Flug.

Lerne, wie das Entkoppeln das Lösen von komplexen Evolutionsgleichungen vereinfacht.

Dieses Verfahren verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Schallwellensimulation durch Knotenbeibehaltung.

Eine neue Methode verbessert das Verfolgen von Gehirntumoren mit MRT und mathematischen Modellen.

Untersuchung, wie die Stabilität des Tränenfilms die trockene Augenkrankheit beeinflusst.

Ein neuer Ansatz zur Behandlung dynamischer Randbedingungen in Wellengleichungen.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von neuronalen Netzwerken bei der Lösung komplexer Physikgleichungen.

Neue Methoden zur Lösung von stochastischen Steuerungsproblemen ohne Ableitungen mithilfe von neuronalen Netzwerken.

Entdecke, wie Zolotarevs rationale Funktionen Werte in verschiedenen Bereichen steuern.

Ein effizientes Verfahren zur Untersuchung des Elektronenverhaltens in Niedertemperaturplasma.

Untersuchen, wie Wasserstoff die Festigkeit und Duktilität von Metallen in verschiedenen Anwendungen beeinflusst.

Neue Korrekturstrategien verbessern numerische Methoden zur Modellierung komplexer physikalischer Systeme.

Ein Ansatz, um Zufälligkeit in biologischen Prozessen mit fortgeschrittenen mathematischen Methoden zu simulieren.

Real2Sim hilft Roboterarmen, effektiv durch realistische Simulationen zu lernen.

Kombination von Domaine-Zerlegung und Operator-Inferenz für schnellere Simulationen.