Informática - Análisis numérico

Una mirada a los procesos de optimización de formas en diferentes campos.

FEX ofrece un enfoque novedoso para entender la dinámica de redes complejas a partir de datos limitados.

Perspectivas sobre el retraso temporal de Eisenbud-Wigner-Smith y sus implicaciones.

Investigando métodos para resolver el problema de Cauchy usando derivadas fraccionales.

Explorando los vínculos entre señales químicas y el movimiento de los organismos.

Un nuevo enfoque simplifica la resolución de ecuaciones lineales que dependen de muchos parámetros.

Explorando la efectividad del DRL en el manejo de la temperatura con chorros de refrigeración en superficies calientes.

Un método para gestionar integrales casi singulares en mecánica de fluidos y teoría de potenciales.

Explora los últimos métodos para abordar ecuaciones de evolución lineales en varios campos.

Este estudio presenta un método para determinar coeficientes desconocidos en ecuaciones parabólicas usando datos de frontera.

Un estudio sobre cómo mejorar los métodos numéricos para resolver problemas de flujo de fluidos.

Aprende cómo las técnicas de regularización mejoran la claridad en escenarios de datos complejos.

Un nuevo enfoque mejora las soluciones para el comportamiento no lineal de materiales en ingeniería.

Avances en el uso de aprendizaje automático para predecir el comportamiento de partículas en el modelo BGK.

Un nuevo enfoque minimiza las reflexiones de ondas, mejorando la precisión en la modelación de dinámica de fluidos.

Un nuevo método combina comunicación y detección para mejorar la estimación del canal.

Un nuevo enfoque utiliza redes neuronales para acelerar la búsqueda de eigenvalores y eigenvectores.

Un nuevo método para mejorar el rendimiento del aprendizaje automático en datos de alta dimensión.

Explora el papel de las desigualdades de Poincaré en los métodos numéricos para ecuaciones en derivadas parciales.

Una mirada a la evolución y aplicaciones de la teoría de clústeres acoplados en la química cuántica.

Un nuevo método mejora el seguimiento del crecimiento dendrítico para un mejor rendimiento de los materiales.

Examinando cómo el deep learning mejora la toma de decisiones en entornos inciertos.

Este estudio muestra soluciones suaves para NPBE en dominios aleatorios, ayudando en cálculos complejos.

Examinando el modelo cuántico BGK para mezclas de gases e interacciones entre partículas.

Una mirada a la importancia de los problemas de reacción-difusión en la ciencia y la ingeniería.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la aplicación de la condición de gauge de Lorenz en la física del plasma.

Explorando la ecuación de Burgers en dinámica de fluidos y sus aplicaciones.

Nuevos métodos mejoran la precisión de los cálculos de la función signo de matrices.

Examinando nuevos métodos para modelar la distribución de calor de manera eficiente.

Explora métodos mejorados para problemas de convección-difusión en ciencia e ingeniería.

Un estudio revela información sobre cómo se mueven los fluidos a través de materiales porosos.

Nuevos métodos reducen el tiempo de cálculo para resolver ecuaciones complejas.

iDARR ofrece un enfoque nuevo para recuperar claridad de imágenes ruidosas.

Mejorar la calibración de la incertidumbre mejora la toma de decisiones en varios campos.

BNQN ofrece una alternativa más suave y robusta para encontrar raíces en matemáticas.

Explorando técnicas para resolver PDEs en superficies dinámicas.

Aprende cómo se modelan los pozos geotérmicos para mejorar la eficiencia en la extracción de energía.

Un estudio sobre sistemas de control con condiciones de frontera de Dirichlet para mejorar el rendimiento.

Explorando métodos iterativos para encontrar puntos fijos en varios campos de estudio.

Los investigadores desarrollan un nuevo enfoque para rastrear la propagación de enfermedades con datos mínimos.