Informática - Análisis numérico

Examinando el comportamiento de fluidos con un método numérico para entenderlo mejor.

Un nuevo método mejora la restauración de imágenes con redes dañadas.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la propagación de ondas.

Un nuevo enfoque de red neuronal mejora la precisión en las leyes de conservación hiperbólicas.

Una mirada a los métodos modernos en el diseño de ingeniería para la eficiencia y el rendimiento.

Este artículo habla sobre las ventajas de la Red Neuronal Espectral de Chebyshev para resolver ecuaciones diferenciales.

Descubre el papel del aprendizaje de operadores en el avance de predicciones basadas en datos en varios campos.

Un nuevo optimizador adaptativo reduce el uso de memoria en el entrenamiento de grandes redes neuronales.

Descubre cómo KMC ayuda a analizar el movimiento de partículas en sistemas biológicos.

Este artículo examina cómo varias interacciones moldean el comportamiento del sistema con el tiempo.

Explorando nuevos métodos para modelar con precisión el flujo de fluidos y el transporte de sustancias.

Nuevas técnicas mejoran la precisión en la resolución de las ecuaciones de Einstein para fenómenos astrofísicos.

Una visión general de los operadores integrodiferenciales y su papel en varios campos.

Este artículo presenta un método para mejorar el modelado de delaminación en materiales compuestos.

Nuevos métodos simplifican la resolución de PDEs con restricciones.

Unisolver mejora la resolución de PDE al integrar componentes completos en un marco de Transformer.

Presentando un método inverso simple para resolver problemas de corte balanceado de manera eficiente.

Este artículo revisa métodos para mejorar la precisión en problemas de mínimos cuadrados usando diferentes niveles de precisión.

Este artículo examina el comportamiento de las partículas en diferentes flujos y sus implicaciones.

Nuevos métodos para modelar con precisión el comportamiento de partículas en fluidos de movimiento lento.

Una nueva técnica mejora el paso del tiempo en los modelos meteorológicos para hacer mejores predicciones.

Un nuevo método de control mejora la toma de decisiones en sistemas complejos con observaciones ruidosas.

Un método paralelo de alto orden acelera significativamente las simulaciones del corazón.

Aprende cómo las técnicas modernas aceleran la resolución de problemas de ondas.

Este artículo revisa métodos para sumar series de matrices no convergentes.

Un nuevo método simplifica el análisis de placas delgadas y cascarones en ingeniería.

Un nuevo algoritmo mejora la velocidad y precisión de la contracción de redes tensoriales.

Las ONG utilizan redes neuronales para simplificar la resolución de ecuaciones diferenciales parciales complejas de manera eficiente.

Este artículo habla sobre métodos para estabilizar la ecuación de Burgers y hacer un mejor modelado.

Descubre cómo el aprendizaje automático está enfrentando ecuaciones en derivadas parciales complejas.

Un método para representar gráficamente planos de manera matemática para simulaciones.

Nuevas técnicas mejoran la estabilidad y precisión en simulaciones de dinámica estructural.

Una mirada a cómo las técnicas de aprendizaje de operadores mejoran la modelación de la dinámica neural.

Un estudio sobre el uso de mediciones y métodos numéricos para resolver PDEs elípticas.

GFN-ROM mejora la reducción de orden del modelo usando redes neuronales gráficas para simulaciones eficientes.

NEIM usa redes neuronales para simplificar modelos no lineales complejos para un análisis eficiente.

Nuevos métodos utilizan redes neuronales para abordar ecuaciones fraccionarias en el tiempo de manera efectiva.

Este estudio presenta un método para mejorar las predicciones de interacción fluido-estructura para aplicaciones de ingeniería.

Explorando métodos para abordar problemas de interacción fluido-estructura en diferentes áreas.

Un nuevo método que utiliza redes neuronales para resolver ecuaciones diferenciales parciales complejas de manera eficiente.