Informática - Análisis numérico

Un enfoque novedoso para abordar PDEs elípticas con fronteras irregulares.

Un nuevo método transforma la forma en que estudiamos las superficies en evolución.

Un nuevo enfoque para el análisis de estabilidad utilizando espacios de núcleos reproducentes.

Este estudio examina cómo las ondas sonoras se dispersan al chocar con formas fractales complejas.

Métodos innovadores mejoran las predicciones de las interacciones de las olas con los materiales.

Un nuevo enfoque garantiza la conservación de masa en modelos de dinámica de fluidos.

Un nuevo sistema optimiza los procesos de PanAir para un análisis de aeronaves más eficiente.

Este artículo presenta un método para resolver la ecuación NLS mientras se conserva la masa y la energía.

Maximiza los datos de la aplicación de presión en pruebas no destructivas.

Este artículo examina los límites de error en modelos bayesianos jerárquicos para parámetros de alta dimensión.

Aprende cómo los aproximantes de Chisholm ayudan a estimar funciones con dos variables.

Usando redes tensoriales para optimizar ecuaciones de transporte de neutrones en ingeniería nuclear.

Un nuevo enfoque SPH mejora la simulación de placas y cascarones bajo deformación.

Nuevos métodos mejoran la suavidad en las curvas a pesar de los desafíos de datos ruidosos.

Una comparación detallada de los métodos GMLS y RBF-FD para cálculos precisos de derivadas en superficies.

Un nuevo enfoque mejora la simulación de olas en paisajes irregulares para hacer predicciones más precisas.

Este artículo examina cómo se propagan los rumores y maneras de manejar su impacto.

Un nuevo método mejora la velocidad en la resolución de problemas de eigenvalores simétricos usando técnicas riemannianas.

Un nuevo enfoque combina la descomposición en modos dinámicos con modelos dependientes del tiempo para la dinámica de fluidos.

Una mirada a los fundamentos del movimiento en robótica.

Usando deep learning para mejorar la precisión en los precios de opciones de canasta.

Una mirada profunda a la ecuación LLBar y su impacto en la tecnología.

Usando machine learning para clasificar asteroides según sus movimientos orbitales.

Estudiando las leyes de conservación locales en dinámica de fluidos a través de métodos numéricos.

Explorando cómo un diseño óptimo mejora las técnicas de estimación de parámetros bayesianos.

Aprende cómo el método de truncamiento ayuda a estimar derivadas a pesar de los datos ruidosos.

Entender el movimiento de fluidos es clave para una producción eficiente de petróleo y gas.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión de las simulaciones en varios campos científicos.

Una mirada a los modelos matemáticos de interacción entre especies y dinámica de poblaciones.

Este estudio presenta redistribución de estados para mejorar las simulaciones de flujo de fluidos y manejar geometrías complejas.

La gestión efectiva de las cuotas de pesca es clave para mantener las poblaciones de peces y la seguridad alimentaria.

Este artículo trata sobre los problemas de cambio de distribución en simulaciones mejoradas con aprendizaje automático.

Estudio de cómo los solventes influyen en la estabilidad molecular y la energía de interacción.

Nuevos métodos mejoran la precisión y eficiencia en la simulación de condensados de Bose-Einstein.

Un nuevo método mejora las aplicaciones de aprendizaje profundo para ecuaciones complejas en ciencia.

Un nuevo método para mejorar el rendimiento en la computación científica usando ytopt.

Investigación sobre nuevas formas de hacer que los materiales frágiles sean más resistentes a través de diseños compuestos.

Un nuevo método para reducir la complejidad del modelo mientras se mantienen las características esenciales.

Aprende sobre tensores y su importancia en el análisis de datos y el aprendizaje automático.

Nuevas técnicas mejoran la identificación de parámetros en sistemas complejos usando métodos adaptativos.