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Deep-MacroFin usa aprendizaje profundo para resolver de manera efectiva ecuaciones económicas complejas.

Un enfoque novedoso para enfrentar cambios abruptos en ecuaciones diferenciales parciales.

Un filtro híbrido mejora los métodos numéricos para una mejor precisión en regiones discontinuas.

Investigadores desarrollan un método para encontrar ecuaciones gobernantes a partir de datos ruidosos.

Un nuevo método mejora las redes neuronales para resolver ecuaciones complejas de física.

PINNs combinan la física con datos para resolver problemas científicos complejos de manera eficiente.

Un método para la optimización neutral al riesgo en entornos inciertos.

Un nuevo enfoque para cuantificar riesgos en sistemas con parámetros inciertos usando mezclas gaussianas.

Las redes neuronales mejoran las soluciones para ecuaciones diferenciales parciales complejas.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones de sistemas dinámicos al incorporar memoria.

Un nuevo enfoque que usa Galerkin-Boltzmann y redes neuronales para analizar el comportamiento de fluidos.

Un nuevo método mejora el rendimiento de las redes neuronales para resolver ecuaciones físicas complejas.

Una mirada a cómo los modelos financieros valoran las opciones en diferentes condiciones de mercado.

Una mirada a cómo usar métodos bayesianos para mejorar la eficiencia experimental en varios campos.

Combinando métodos tradicionales con IA para mejorar soluciones de PDE.

Un nuevo marco combina aprendizaje automático y EDPS para modelado científico eficiente.

La computación óptica ofrece métodos eficientes para resolver ecuaciones diferenciales parciales complejas.

Este artículo habla sobre cómo combinar métodos mejora la efectividad del aprendizaje de los operadores.

Las redes neuronales racionales mejoran la precisión y eficiencia de la dinámica de fluidos en simulaciones.

Un método para modelar de manera eficiente sistemas complejos, manteniendo propiedades clave.

Explorando el impacto del Principio de Continuación Única en el comportamiento de las ondas en materiales conductores.

Examinando el modelo EMI para la transmisión de señales celulares en tejidos.

Una introducción a las ecuaciones diferenciales y su importancia en varios campos.

Un nuevo método para mejorar el entrenamiento en redes neuronales informadas por la física.

Un nuevo enfoque mejora la efectividad del aprendizaje profundo para resolver EDPs.

Aprende cómo las redes neuronales pueden resolver ecuaciones diferenciales parciales de manera efectiva.

Un enfoque fresco para abordar de manera eficiente desafíos de control complejos.

Técnicas innovadoras mejoran el control sobre sistemas desafiantes descritos por Ecuaciones Diferenciales Parciales.

Un nuevo método combina técnicas numéricas con redes neuronales para resolver ecuaciones complejas.

VINO combina física y aprendizaje automático para soluciones eficientes de PDE.

Aprende cómo la simetría ayuda a simplificar PDEs complejos de manera efectiva.

AMG ofrece un enfoque nuevo para resolver de manera eficiente ecuaciones diferenciales parciales complejas.

Aprende cómo la linealización de Carleman transforma ecuaciones complejas en formas más simples.

La computación cuántica promete nuevas formas de abordar desafíos complejos de ingeniería.

Un nuevo método para mejorar la planificación de trayectorias de robots usando técnicas de flujo de calor.

Usando modelos de aprendizaje automático para predecir movimientos de fluidos de manera eficiente.

Aprende cómo las soluciones de cambio de forma ayudan a resolver ecuaciones complejas con datos reales.

Combinando meta-aprendizaje y GAMs para mejorar las soluciones de PINN para ecuaciones complejas.

Los procesos gaussianos de Ehrenpreis-Palamodov mejoran la precisión en la resolución de PDEs.

Aprende cómo los métodos tipo Trefftz simplifican problemas matemáticos complejos.