Matemáticas - Análisis Numérico

Un estudio sobre el ajuste de hiperparámetros para mejorar los métodos numéricos en ecuaciones diferenciales.

Nuevos métodos paralelos mejoran la eficiencia y precisión de simulaciones para cambios de fase.

Una guía sobre transporte óptimo y sus aplicaciones prácticas.

Un nuevo método acelera la resolución de ecuaciones diferenciales parciales de cuarto orden usando computación paralela.

Un estudio sobre cómo separar componentes rápidas y lentas en simulaciones usando métodos innovadores.

Investigando cómo las fluctuaciones aleatorias impactan el comportamiento de los materiales y la separación de fases.

LDNets ofrecen un nuevo enfoque para modelar sistemas complejos utilizando técnicas basadas en datos.

Este artículo habla sobre cómo mejorar los métodos de base reducida con técnicas de registro para resolver ecuaciones complejas.

La Transformada de Distribución Acumulada de Radón mejora el modelado de flujos de fluidos de rápido movimiento.

Este artículo habla sobre técnicas para optimizar problemas de control en sistemas distribuidos.

Explorando nuevas ideas en el método de Nesterov para la optimización en machine learning.

La investigación explora el comportamiento de las neuronas y el aprendizaje usando métodos numéricos y el modelo NNLIF.

Combinar el aprendizaje profundo con el muestreo directo aumenta la eficiencia de reconstrucción de objetos.

La investigación se centra en estabilizar soluciones usando penalizaciones de sobre-suavizado en espacios de Banach.

Explorando cómo las matrices unitriangulares por bloques ayudan en el aprendizaje automático.

Aprende cómo GTCUR aproxima tensores para un análisis de datos efectivo.

Una mirada a cómo las redes neuronales pueden aproximar soluciones a ecuaciones complejas.

Una mirada a la mecánica del comportamiento de fluidos en flujo compresible.

Un algoritmo nuevo para abordar la optimización en el simplex de probabilidad de manera eficiente.

Este artículo explora métodos numéricos para analizar ecuaciones integrales estocásticas de Volterra.

Explorando una mejor precisión en los métodos de elementos límite para elastodinámica usando diseños de malla graduada.

Una mirada a TDEIM para un procesamiento eficiente de datos en tensor.

Investigando la validez del modelado de fuente puntual para la difusión celular.

Presentamos un nuevo operador de difusión para mejorar las simulaciones de materiales.

Un nuevo método mejora la eficiencia del modelo de turbulencia utilizando las ideas de Kolmogorov.

Entendiendo los puntos de Fekete y su impacto en la interpolación polinómica.

Mejorando el rendimiento en clústeres de antenas para sistemas de comunicación eficientes.

Un método para medir el error en soluciones numéricas para sistemas complejos a lo largo del tiempo.

Un nuevo enfoque para modelar la dinámica de fluidos complejos y el comportamiento de las sprays.

Los B-splines cúbicos mejoran la precisión y flexibilidad en geometría computacional.

Una mirada a los métodos de estimación de errores en problemas de mínimos cuadrados y mínimos normativos.

Un nuevo método simplifica la generación de mallas cerebrales utilizando técnicas de registro de imágenes.

Nuevos algoritmos mejoran las soluciones para problemas inversos lineales en la recuperación de señales e imágenes.

Este artículo habla sobre el uso de Redes Neuronales Informadas por la Física para resolver problemas de mecánica cuántica.

Explora el algoritmo AAA continuo y sus beneficios en diferentes campos.

Una mirada a usar métodos de mínimos cuadrados para entender las ecuaciones de calor.

Una mirada a las nuevas funciones de Chebyshev y sus aplicaciones.

Un nuevo enfoque mejora la búsqueda de soluciones para ecuaciones diferenciales no lineales en varios campos.

Un nuevo método mejora el cálculo de los coeficientes de transporte en la dinámica molecular.

Un nuevo método mejora la precisión en problemas de valores propios al analizar múltiples situaciones.