Informática - Análisis numérico

Explora los avances en simulaciones de flujo de fluidos usando el método SPH para flujos en cavidades.

Enfoques innovadores para mejorar la seguridad y eficiencia en el transporte de dióxido de carbono.

Nuevos métodos mejoran las simulaciones de flujos de fluidos en medios porosos con parámetros inciertos.

Una mirada a cómo las microburbujas mejoran la calidad de las imágenes por ultrasonido.

Un nuevo método mejora la precisión en la dinámica de fluidos para partículas cargadas.

Un nuevo método para reducir parámetros y acelerar el entrenamiento en redes neuronales.

Nuevos métodos mejoran el modelado de problemas de difusión no local en varios campos.

Nuevos conocimientos sobre modelos de difusión mejoran su eficiencia y adaptabilidad en la generación de datos.

Un enfoque metódico para resolver ecuaciones complejas usando integrales de contorno.

Un método para resolver ecuaciones complejas dividiéndolas en partes manejables.

Un enfoque híbrido mejora los cálculos de la ecuación de ondas en varios campos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y precisión de las predicciones del tiempo.

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

Mejorando las soluciones de la ecuación de Helmholtz con multipreacondicionamiento y métodos de barrido.

Este estudio presenta un nuevo modelo para vigas inteligentes usando interacciones no locales y materiales piezoeléctricos.

ideal.II facilita el uso de métodos espacio-temporales en deal.II para ingenieros y científicos.

Método innovador mejora la eficiencia y precisión del análisis de haces.

Una mirada a las técnicas de transferencia de peso y su impacto en el entrenamiento de redes neuronales.

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

Nuevos métodos mejoran la precisión de la imagen médica a través de mejores técnicas de registro de imágenes.

Explorando la relación entre transformadores y splines en IA.

Nuevos métodos mejoran el modelado de datos a través de pseudoinversas ponderadas y algoritmos eficientes.

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

Explora cómo los convertidores DC-DC aseguran energía estable en sistemas electrónicos.

Técnicas innovadoras para simular sistemas cuánticos abiertos usando la ecuación de Lindblad.

Combinar Parareal y redes neuronales ofrece una forma más rápida de resolver ODEs.

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

Una visión general de cómo los métodos de aprendizaje profundo abordan las ecuaciones diferenciales.

Un nuevo método para calcular operadores proximales sin ordenar datos para optimización.

Las PDEs con retraso ofrecen información sobre sistemas afectados por retrasos en el tiempo en varios campos.

Explorando la relación entre la energía logarítmica y los fenómenos eigenvalores polinómicos.

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

Un enfoque basado en datos para resolver problemas inversos lineales usando operadores entrenados.

Aprende cómo los procesos Gaussianos abordan la incertidumbre en las predicciones en el aprendizaje automático.

Nuevo método de regularización mejora las reconstrucciones de la actividad eléctrica del corazón a partir de mediciones en la superficie del cuerpo.

Explora el papel de los valores propios en la mejora de los análisis estadísticos y las evaluaciones de modelos.

La investigación mejora la comprensión del flujo de agua entre los sistemas superficiales y subterráneos.

Técnicas innovadoras mejoran la eficiencia en el estudio de materiales hiperelásticos y sus aplicaciones.

Entender las simulaciones es clave para mejorar las máquinas eléctricas y los transformadores.

Investigando cómo aprender operadores y manejar errores de manera efectiva en espacios de funciones.