Mathematik - Numerische Analysis

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.

Ein Blick auf Mehrphasenströme und die Techniken, die verwendet werden, um sie zu modellieren.

Ein neues Tool macht es für Künstler einfacher, die Bewegung von Flüssigkeiten in Animationen zu steuern.

Ein Blick darauf, wie Transportkoeffizienten das Verhalten von Systemen unter veränderten Bedingungen zeigen.

Die Stabilität von Stossprofilen in Erhaltungsgesetzen mit numerischen Methoden untersuchen.

Erforsche numerische Methoden zur Lösung der Hunter-Saxton-Gleichung und deren Genauigkeit.

asQ verbessert parallele Zeitmethoden für schnellere geowissenschaftliche Berechnungen.

Eine detaillierte Studie über numerische Methoden für Wellengleichungen.

Forschung zeigt Erkenntnisse über die Branddynamik in brennbaren Materialien mit eingespritzter Luft.

Entdecke neue Methoden, um komplexe Datenanalysen mit Tensorzerlegung zu vereinfachen.

Eine neue Methode, um das Training von physik-informierten neuronalen Netzwerken zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effektivität von Deep Learning beim Lösen von PDEs.

Erforschen von numerischen Lösungen für Differentialgleichungen durch Splinfunktionen und Integrationstechniken.

Lerne, wie neuronale Netze partielle Differenzialgleichungen effektiv angehen können.

Neue Methode verbessert das Verständnis der Eigenschaften von Brustgewebe für eine bessere Tumorerkennung.

Eine neue Methode verbessert die numerische Genauigkeit in Konvektions-Diffusions-Gleichungen für Fluiddynamik.

DPNO verbessert die Genauigkeit und Effizienz beim Lösen komplexer PDEs durch parallele Verarbeitung.

Ein Blick darauf, wie Zufälligkeit verschiedene Systeme beeinflusst und unser Verständnis davon.

Lern, wie Ingenieure Mathe nutzen, um Risse in Materialien vorherzusagen.

Erforschen, wie neuronale Netze hochdimensionale Herausforderungen bei Klassifikationsaufgaben angehen.

Ein einfacher Blick auf Randintegralgleichungen und ihre Anwendungen.

Das Chebyshev-Feature-Neuronales Netzwerk verbessert die Genauigkeit bei Funktionsapproximierungsaufgaben.

ProxSkip beschleunigt die Bildverarbeitung bei inversen Problemen und behält dabei die Qualität bei.

Ein Blick in die Wissenschaft und Modellierung von Zyklonen.

Ein frischer Ansatz, um komplexe Kontrollherausforderungen effizient anzugehen.

Experten nutzen fortschrittliche Methoden, um Korrosion in Metallen zu erkennen, ohne die Strukturen auseinanderzunehmen.

Erforsche, wie die Summation von Gleitkommazahlen die Genauigkeit bei Berechnungen beeinflusst.

Lern, wie die LOD-Methode komplexe Multiskalen-Herausforderungen vereinfacht.

Lerne, wie QMC und der Median-Trick Schätzungen in verschiedenen Bereichen verbessern.

Lern, wie Design neuronale Operatoren für komplexe Probleme verbessern kann.

Wissenschaftler nutzen neuronale Netzwerke, um das Verhalten von Flüssigkeiten in verschiedenen Umgebungen besser vorherzusagen.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Lösung von Fredholm-Integralgleichungen zweiter Art.

Lern, wie Echtzeitdaten die Genauigkeit von wissenschaftlichen Modellen verbessern.

Forscher beschäftigen sich mit den Komplexitäten im Stellarator-Design durch Erkundung der magnetischen Achse.

Ein Blick darauf, wie Wärme und Flüssigkeiten mit mathematischen Methoden gemischt werden.

Ein Blick darauf, wie Mathe das Lernen bei Fischen modelliert.