Matemáticas - Análisis Numérico

Nuevos métodos mejoran la suavidad en las curvas a pesar de los desafíos de datos ruidosos.

Una comparación detallada de los métodos GMLS y RBF-FD para cálculos precisos de derivadas en superficies.

Un nuevo enfoque mejora la simulación de olas en paisajes irregulares para hacer predicciones más precisas.

Este artículo examina cómo se propagan los rumores y maneras de manejar su impacto.

Un nuevo método mejora la velocidad en la resolución de problemas de eigenvalores simétricos usando técnicas riemannianas.

Un nuevo enfoque combina la descomposición en modos dinámicos con modelos dependientes del tiempo para la dinámica de fluidos.

Una mirada a los fundamentos del movimiento en robótica.

Usando deep learning para mejorar la precisión en los precios de opciones de canasta.

Una mirada profunda a la ecuación LLBar y su impacto en la tecnología.

Usando machine learning para clasificar asteroides según sus movimientos orbitales.

Estudiando las leyes de conservación locales en dinámica de fluidos a través de métodos numéricos.

Explorando cómo un diseño óptimo mejora las técnicas de estimación de parámetros bayesianos.

Aprende cómo el método de truncamiento ayuda a estimar derivadas a pesar de los datos ruidosos.

Entender el movimiento de fluidos es clave para una producción eficiente de petróleo y gas.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión de las simulaciones en varios campos científicos.

Una mirada a los modelos matemáticos de interacción entre especies y dinámica de poblaciones.

Este estudio presenta redistribución de estados para mejorar las simulaciones de flujo de fluidos y manejar geometrías complejas.

La gestión efectiva de las cuotas de pesca es clave para mantener las poblaciones de peces y la seguridad alimentaria.

Este artículo trata sobre los problemas de cambio de distribución en simulaciones mejoradas con aprendizaje automático.

Estudio de cómo los solventes influyen en la estabilidad molecular y la energía de interacción.

Nuevos métodos mejoran la precisión y eficiencia en la simulación de condensados de Bose-Einstein.

Un nuevo método mejora las aplicaciones de aprendizaje profundo para ecuaciones complejas en ciencia.

Un nuevo método para mejorar el rendimiento en la computación científica usando ytopt.

Investigación sobre nuevas formas de hacer que los materiales frágiles sean más resistentes a través de diseños compuestos.

Un nuevo método para reducir la complejidad del modelo mientras se mantienen las características esenciales.

Aprende sobre tensores y su importancia en el análisis de datos y el aprendizaje automático.

Nuevas técnicas mejoran la identificación de parámetros en sistemas complejos usando métodos adaptativos.

Nuevos métodos mejoran la precisión y la eficiencia en materiales con defectos.

Un nuevo enfoque para problemas inversos dinámicos usando la Inversión de Kalman por Conjuntos.

Una guía práctica para usar aproximación spline en el análisis de datos y la gestión de valores atípicos.

Un método para mejorar el rendimiento de dispositivos de flujo de fluidos a través de estrategias de diseño innovadoras.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión de la integración numérica con menos evaluaciones.

Presentando el Método de Proyección Reducida para problemas de valores propios de Schrödinger cuasiperiódicos de manera eficiente.

Explora cómo los hipergrafos capturan relaciones complejas en redes sociales y biología.

Nuevos métodos mejoran la precisión del modelado de ondas y sus aplicaciones en varios campos.

Un nuevo método para una gestión efectiva de recursos en redes de edge-cloud.

Abordando el reto de gestionar recursos de computación y comunicación de manera eficiente.

Las técnicas de IA adaptativa mejoran la gestión de accesos en diversos entornos del Metaverso.

Un nuevo modelo de comunicación para mejorar la conectividad y eficiencia de los dispositivos IoT.

Un nuevo enfoque que combina aprendizaje profundo y WENO para mejorar las simulaciones de flujo.