Mathematik - Numerische Analysis

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.

Erforschen, wie numerische Methoden helfen, komplexe stochastische Differentialgleichungen zu lösen.

Erfahre, wie bewegliche Maschinentechniken das Studium des Elektronverhaltens vereinfachen.

Wissenschaftler nutzen Eigenpaar-Aufspaltung, um quantenmässige Herausforderungen effizient zu lösen.

Lern mehr über Wachspress-Koordinaten und wie sie dabei helfen, unsere Welt zu gestalten.

Eine Toolbox, die effiziente Methoden zum Lösen komplexer Bewegungs- und Veränderungsgleichungen anbietet.

Lerne über die DG-CG-Methode zur Lösung von Wellen Gleichungen und ihre Bedeutung.

Lern, wie Topologieoptimierung leichte und effektive Designs für Flüssigkeitsanwendungen erstellt.

Ein Blick auf Techniken zum Umgang mit singulären Matrizen in Eigenwertproblemen.

Neue Werkzeuge helfen, mit plötzlichen Änderungen in Flüssigkeitssimulationen besser umzugehen.

Ein Blick auf stochastische Differenzialgleichungen, ihre Herausforderungen und praktische Anwendungen.

Dieser Leitfaden zeigt eine neue Methode zur Lösung von Konvektions-Diffusions-Reaktionsgleichungen.

Ein Blick auf die Lösung von Optimierungsproblemen inmitten von Unsicherheit und Komplexität.

Ein Blick auf Methoden der Strömungsdynamik für effektive Simulationen und Anwendungen in der realen Welt.

Eine Methode vorstellen, um komplexe Erhaltungsgleichungen effizient zu lösen.

Lerne, wie kubische Powell-Sabin-Splines glatte Kurven in der Computergrafik erzeugen.

Eine neue Methode kombiniert numerische Techniken mit neuronalen Netzwerken, um komplexe Gleichungen zu lösen.

Cadmiumgelb-Farbe verblasst wegen Licht und Umwelteinflüssen.

Forscher nutzen Deep Learning, um die Eigenschaften von photonischen Kristallen effizient vorherzusagen.

Forscher nutzen MUSIC, um winzige versteckte Objekte in verschiedenen Materialien zu finden.