Neuste Artikel für Mathematische Modellierung

Erforschen, wie Muster wie Streifen und Flecken bei lebenden Organismen entstehen.

Eine Studie darüber, wie Agenten Entscheidungen in wettbewerbsorientierten Umfeldern mithilfe von Mean-Field-Spielen treffen.

Diese Studie untersucht die Beziehung zwischen skalarer Antwort und funktionalen Kovariaten mit fortgeschrittenen statistischen Methoden.

Eine Studie zeigt, wie Gruppen von Neuronen in einzigartigen Konfigurationen interagieren.

Die Dynamik von Teilchen in Beschleunigersystemen erkunden, um die Leistung zu verbessern.

Ein frischer Ansatz analysiert Störungen in relativistischen Sternen für klarere Stabilitätsinsights.

Ein neues Modell erklärt Netzwerk-Hierarchien mit Fitness und bevorzugter Anheftung.

Eine Übersicht über Strategien und Ziele in Zwei-Spieler-stochastischen Spielen.

Untersuchung, wie verschiedene Wellen mit Burgers-Bores in der Fluiddynamik interagieren.

Forschung zeigt, wie Mathe die Vorhersagen für Behandlungsergebnisse bei multiples Myelom verbessern kann.

Ein Blick auf Ginzburg-Landau-Dynamik und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen.

Ein neuer numerischer Ansatz, um die fractionale KdV-Gleichung effektiv zu lösen.

Das Verstehen von Tumorwachstum durch mathematische Modelle hilft bei der Krebsbehandlung.

Ein präzises Verfahren für dritte Ableitungen zur Verbesserung der Analyse von Wellengleichungen.

Eine Untersuchung von Kipppunkten und deren Auswirkungen auf komplexe Systeme.

Untersuchen, wie stochastische Modelle helfen, die Ausbreitung von Infektionskrankheiten vorherzusagen.

Ein mathematisches Modell verbessert das Studium von Wellen über wirbelnden Flüssigkeitsströmungen.

Diese Studie konzentriert sich darauf, Modelle zur Simulation des neuronalen Wachstums mit bayesianischen Methoden zu verfeinern.

Ein Blick darauf, wie zufällige Bewegungen die Konnektivität in Systemen beeinflussen.

Erforschung von Stabilität und Kontrolle in Systemen mit endlichen Schaltern.

Ein Blick darauf, wie Lernalgorithmen in wettbewerbsorientierten Zweispielerspielen agieren.

Fortgeschrittene Modelle nutzen, um Moskito-Populationen genauer vorherzusagen.

Dieses Papier analysiert Multi-Index-Modelle und deren Rolle beim Lernen aus Daten.

Ein Blick auf fortgeschrittene Techniken für bessere Datenassimilation und Filterung.

Die Stabilität von Stokes-Wellen erkunden und die Rolle der Modulationsinstabilität.

Eine Studie über Wirbelkonfigurationen und Partikeldynamik im Abelian-Higgs-Modell.

Lerne, wie du transparente Randbedingungen anwenden kannst, um die Schrödinger-Gleichung numerisch zu lösen.

Ein Blick darauf, wie Stringmaschinen helfen, Informationen auf einfachere Weise zu verarbeiten.

Untersuche, wie man die Bandbreite in mageren Automatenmodellen misst.

Innovative Methoden zur Steuerung der Bewegung von kleinen Satelliten in Formation.

Ein mathematisches Modell untersucht die Interaktionen zwischen Korallenriffen und schädlichen Mikroalgen.

Ein neues Diffusionsmodell-Framework verbessert die Bildrestaurierung von degradierten Versionen.

Neue Modelle optimieren die Krebstherapie und berücksichtigen dabei die Herzrisiken durch die Behandlungen.

Erforschen, wie Selbstähnlichkeit dabei hilft, Populationsdynamik und genetische Variation zu studieren.

Eine Studie darüber, wie kompressible Flüssigkeiten und elastische Strukturen in verschiedenen Bereichen miteinander interagieren.

Die Forschung untersucht die Aktivitätsmuster in kreisförmigen QIF-Neuronnnetzen.

Eine neue Methode schätzt die Parameter der Neuronenaktivität anhand von echten Daten.

Die Navier-Stokes-Gleichungen sind super wichtig, wenn's um das Verhalten von Flüssigkeiten geht. Sie beschreiben, wie sich Flüssigkeiten und Gase bewegen und welche Kräfte dabei wirken. Mit diesen Gleichungen kann man zum Beispiel Strömungen in Flüssen, Wetterbedingungen oder die Luftfahrt analysieren. Sie sind zentral in der Fluiddynamik und helfen dabei, verschiedene physikalische Phänomene zu verstehen.

Zwei innovative Kalibrierungsmethoden verbessern die Genauigkeit von kardiovaskulären Modellen für die Patientenversorgung.

Kombination von PDEs und ODEs für bessere Vorhersagen zur Krankheitsverbreitung.