Últimos artículos para Ecuaciones Diferenciales Parciales

Un enfoque fresco combina el aprendizaje automático con la dinámica de fluidos tradicional para hacer mejores predicciones.

Una mirada a cómo determinamos los valores de los parámetros en ecuaciones diferenciales.

Explorando técnicas para resolver PDEs en superficies dinámicas.

Un nuevo método mejora la resolución de ecuaciones complejas usando aprendizaje automático.

Un nuevo método combina redes neuronales y descomposición de dominios para resolver PDEs complejas.

La investigación sobre simetrías no locales y EDPs lleva a ideas importantes en la ciencia.

Un nuevo método mejora la eficiencia para resolver PDEs con aprendizaje profundo.

Nuevo método mejora la eficiencia en la resolución de ecuaciones diferenciales parciales complejas usando redes neuronales.

Un nuevo enfoque para resolver eficientemente PDEs complejas usando aprendizaje automático.

Este modelo mejora las predicciones para ecuaciones diferenciales parciales usando técnicas innovadoras.

Usando redes neuronales para resolver ecuaciones diferenciales parciales complejas de manera eficiente.

Transolver ofrece soluciones avanzadas para problemas matemáticos complejos en varios campos.

Explorando cómo VarQITE puede resolver las ecuaciones de Maxwell usando computación cuántica.

Este artículo habla sobre nuevos métodos para capturar con precisión los choques en la dinámica de fluidos.

Un nuevo método mejora el papel de la computación cuántica en la resolución de Ecuaciones Diferenciales Parciales.

Un método para gestionar sistemas complejos de manera efectiva cuando los parámetros no se conocen del todo.

Nuevos métodos mejoran las soluciones para ecuaciones complejas usando modelos de difusión.

Aprende cómo los PINNs combinan el aprendizaje profundo con la física para resolver problemas de manera eficiente.

Un nuevo marco mejora la precisión de las predicciones en dinámica de fluidos.

Este artículo habla sobre cómo modelar estructuras delgadas como el diafragma a partir de imágenes médicas.

Examinando métodos de instantáneas para mejorar la modelación de sistemas complejos a lo largo del tiempo.

Los investigadores buscan mejorar las predicciones de ecuaciones diferenciales parciales usando Operadores Neurales.

Usando redes neuronales para resolver de manera eficiente ecuaciones diferenciales parciales complejas.

Un método que mejora la aproximación de modelos matemáticos usando redes neuronales y elementos finitos.

Un nuevo modelo mejora el manejo de datos faltantes en el análisis de series temporales.

El paseo diferencial en esferas ofrece soluciones eficientes para el análisis de formas complejas.

Explorando cómo los organismos se mueven hacia o lejos de señales químicas.

Nuevos métodos mejoran las predicciones y la estimación de parámetros en simulaciones físicas.

Un nuevo enfoque mejora el entrenamiento de redes neuronales para resolver ecuaciones diferenciales.

Una mirada a cómo reaccionan los materiales bajo presión usando enfoques matemáticos.

Una visión general de las EDP, soluciones autosimilares y su importancia en varios campos.

Poseidón usa aprendizaje automático para predecir de manera eficiente soluciones para PDEs complejas.

Un método para resolver ecuaciones elípticas cuasiperiódicas complejas usando la técnica de proyección.

Este estudio evalúa modelos de aprendizaje profundo para resolver ecuaciones complejas de manera eficiente.

iPOD ofrece una solución práctica para gestionar datos en simulaciones complejas de PDEs.

Nuevos métodos en VEM mejoran las soluciones para problemas matemáticos con límites irregulares.

M2NO combina técnicas para resolver PDEs de manera más precisa y eficiente.

Una nueva técnica combina métodos numéricos y aprendizaje automático para soluciones de EDP.

Un nuevo marco combina el aprendizaje profundo con la física para mejorar las predicciones de PDE.

Este artículo presenta un marco para abordar las incertidumbres en la optimización con ecuaciones diferenciales parciales.