Mathematik - Numerische Analysis

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.

Die Verbesserung der Kalibrierung von Unsicherheiten verbessert die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen.

BNQN bietet eine geschmeidigere und robustere Alternative, um Wurzeln in der Mathematik zu finden.

Techniken zur Lösung von PDEs auf dynamischen Oberflächen erkunden.

Lerne, wie geothermische Brunnen modelliert werden, um die Effizienz der Energiegewinnung zu steigern.

Eine Studie über die Steuerungssysteme mit Dirichlet-Randbedingungen für bessere Leistung.

Die Erforschung iterativer Methoden zur Findung von Fixpunkten in verschiedenen Studienbereichen.

Forscher entwickeln einen neuen Ansatz, um die Ausbreitung von Krankheiten mit minimalen Daten zu verfolgen.

Eine Studie über die Modellierung von elastischen Körpern unter Reibung für eine verbesserte Ingenieursgenauigkeit.

Lern was über die Kaczmarz-Methode zum Lösen von linearen Systemen und ihre Anwendungen.

Ein schnellerer Ansatz zur Modellierung von Licht in biologischen Geweben verbessert die medizinische Bildgebung.

Eine neue Methode vereinfacht komplexe multiskalige Probleme mit Gradient-Abstieg.

Erforsche, wie Adam das Training von Deep-Learning-Modellen verbessert und die Gradientenabstiegsmethode übertrifft.

Eine neue Methode verbessert das Lösen komplexer Gleichungen mit Hilfe von maschinellem Lernen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz beim Studieren von Mikrostrukturveränderungen in Materialien.

Erkunde, wie der DEIM-FS-Algorithmus die Effizienz der Tensorzerlegung verbessert.

Eine Übersicht über viskoelastische Flüssigkeiten und das Oldroyd-B-Modell.

Erforsche den Einfluss von Zufälligkeit auf komplexe Systeme mithilfe fortgeschrittener mathematischer Modelle.

Eine neue Methode kombiniert neuronale Netzwerke und Gebietszerlegung zur Lösung komplexer PDEs.

Lerne, wie gemischte Methoden helfen, niedrigere Eigenwertgrenzen zu finden.

Erforschung von fraktionalen Ableitungen und ihren Berechnungsmethoden für präzise Modellierung in verschiedenen Bereichen.

Wir stellen einen score-basierten Löser für komplexe hochdimensionale Probleme vor.

Ein Verfahren zur Vereinfachung der konkreten Modellierung in Kernkraftwerken verbessert die Sicherheit und Effizienz.

Ein neuer Ansatz verbessert Lösungen für die Bewegung von Partikeln in Flüssigkeiten mit sich ändernden Grenzen.