Informática - Análisis numérico

Nuevo método mejora la eficiencia en la simulación de sistemas de partículas complejos.

Un estudio sobre leyes de conservación no locales mejora las simulaciones del tráfico y el comportamiento de multitudes.

Nuevos métodos que usan redes neuronales mejoran la eficiencia en problemas complejos de optimización.

Mejorando la calidad de imagen a través de estrategias innovadoras de redes neuronales.

Los Métodos de Elementos Virtuales simplifican el estudio de materiales bajo estrés y tensión.

Aprende cómo los operadores de integrales de contorno mejoran la modelación y simulaciones de sonido.

Presentando un método efectivo para modelar la difusión de calor en plasmas de fusión.

Descubre cómo los modelos de compartimentos fraccionarios mejoran la comprensión del comportamiento de los medicamentos.

RANS-PINN combina aprendizaje automático y física para predicciones más rápidas de flujos turbulentos.

Los aviones emiten gases de efecto invernadero, creando estelas que afectan el clima de la Tierra.

Una mirada a cómo se comporta la luz cuando interactúa con materiales reflectantes.

Nuevos métodos mejoran las simulaciones del comportamiento de ondas electromagnéticas en geometrías complejas.

Nuevo método combina aprendizaje automático con modelado de turbulencias para mejorar simulaciones.

Un método que usa wavelets para resolver ecuaciones de oscilación fraccional complejas de manera efectiva.

Un nuevo marco optimiza el aprendizaje activo en diversos tipos de datos.

Investigadores desarrollan un método para mejorar la detección de objetos ocultos como minas terrestres.

Una visión general sencilla de la descomposición de tensores y sus diversas aplicaciones.

Un enfoque nuevo para problemas no lineales de valor en la frontera inicial en dinámica de fluidos.

Los métodos aleatorios ofrecen soluciones efectivas para los problemas de mínimos cuadrados sin necesidad de tener acceso completo a los datos.

Enfoques innovadores abordan problemas inversos utilizando técnicas basadas en aprendizaje y redes invertibles.

Una visión general de las ecuaciones de momento en aguas poco profundas y su importancia en la dinámica de fluidos.

Un nuevo método para estudiar el comportamiento de las fibras en el flujo de fluidos para la ecología y la ingeniería.

Una mirada a métodos para simplificar ecuaciones cinéticas y asegurar la estabilidad de la simulación.

Este artículo habla sobre la cuantificación de la incertidumbre en la física del plasma y su importancia para la energía de fusión.

Este artículo presenta un enfoque para problemas de control óptimo elíptico con restricciones de estado estrictas.

Explorando cambios sutiles en las imágenes que engañan a los modelos de deep learning en diferentes áreas.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la simulación de la dinámica de fluidos, especialmente a bajas velocidades.

Nuevos métodos en simulación de materiales prometen conocimientos económicos y predicciones mejoradas.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la creación de vectores base para ecuaciones grandes.

Evaluando la precisión y los límites de error en soluciones de redes neuronales para ecuaciones diferenciales.

Este artículo habla sobre los avances en la simulación de interacciones entre materiales sólidos y fluidos.

Descubre cómo los modelos de orden reducido simplifican los cálculos en el análisis numérico.

Un nuevo método mejora la precisión del modelo usando datos ruidosos en sistemas dinámicos.

Este artículo revisa modelos que se adaptan a nuevas tareas sin olvidar el conocimiento previo.

Un enfoque híbrido mejora la precisión en los estudios de movimiento de radiación.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión de la simulación de fluidos a través de una gestión efectiva del desagüe.

Este artículo examina cómo las ondas acústicas viajan en gases con densidad variable.

Un enfoque de alto orden mejora la comprensión de los flujos de agua en dos capas.

Un marco para mejorar el rendimiento de la clasificación de imágenes con datos limitados.

Explorando métodos para resolver problemas inversos en la impresión en 3D.