Matemáticas - Análisis Numérico

Este artículo examina métodos para estimar el error estadístico en simulaciones de trazado de partículas.

Nuevo método mejora la calidad de imagen para objetos en movimiento en las tomografías computarizadas.

Este artículo habla sobre métodos numéricos para resolver la ecuación de Korteweg-de Vries fraccionaria.

Cómo la convección y los efectos térmicos influyen en las interacciones de las placas y la formación de supercontinentes.

Explorando métodos avanzados para la proyección de sonido en drivers de compresión.

Nuevos métodos mejoran el análisis de modelos estocásticos con coeficientes irregulares.

Nuevo método mejora el análisis de la delaminación en materiales compuestos aeroespaciales.

Este artículo habla sobre el problema de Fekete y su impacto en la precisión de la interpolación polinómica.

Una inmersión profunda en la importancia de las láminas de vórtices en los flujos de fluidos.

Descubre cómo LaSDI transforma simulaciones complejas en modelos eficientes.

Nuevos métodos mejoran la imagen de radar para aplicaciones de seguridad.

Enfoques innovadores para manejar interacciones en flujos fluidos para mejores resultados.

Un nuevo método mejora las técnicas de regularización DAE para una mejor eficiencia y precisión.

Los investigadores buscan mejorar las predicciones de ecuaciones diferenciales parciales usando Operadores Neurales.

Descubre cómo TEP transforma la detección de bordes de textura sin entrenamientos complicados.

Nuevas ideas sobre los resultados de la RFA usando modelos matemáticos para el tratamiento del corazón.

Aprende sobre métodos para encontrar soluciones óptimas en diferentes campos.

Una mirada al algoritmo PDHG y su papel en los métodos de optimización.

Los métodos de tamaño de paso adaptativo mejoran las simulaciones de dinámicas de Langevin del comportamiento de partículas bajo fuerzas aleatorias.

Un enfoque nuevo mejora los cálculos en el manifold de Stiefel para varias aplicaciones.

Gestionando eficientemente grandes datos a través de técnicas de aproximación de tensor-train de bajo rango.

Un nuevo enfoque combina el aprendizaje automático y la física para un mejor análisis de materiales.

Los investigadores están mejorando métodos para resolver sistemas lineales grandes y dispersos de manera efectiva.

Técnicas para mejorar la calidad de imagen a partir de datos médicos ruidosos.

Usando redes neuronales para resolver de manera eficiente ecuaciones diferenciales parciales complejas.

Estudio de flujos MHD y su comportamiento en configuraciones de Hele-Shaw.

El algoritmo MOCCA mejora la velocidad y la calidad de las imágenes de MRI usando datos incompletos.

Un nuevo método para predecir el comportamiento en ecuaciones de Hamilton-Jacobi restringidas.

Explora la efectividad del SVRG para resolver problemas de datos complejos y ruidosos.

Un enfoque novedoso simplifica soluciones para ecuaciones diferenciales tensoriales no lineales de manera eficiente y efectiva.

Un método que mejora la aproximación de modelos matemáticos usando redes neuronales y elementos finitos.

Método innovador combina aprendizaje profundo y técnicas numéricas avanzadas para resolver leyes de conservación.

Un nuevo método mejora la eficiencia y la precisión en la resolución de ecuaciones complejas de reacción-difusión.

Este artículo examina el papel de la optimización riemanniana en la mejora del método de Hartree-Fock.

Este artículo habla sobre los beneficios de los métodos híbridos de alto orden con multigrid geométrico para resolver sistemas lineales.

Explorando redes neuronales tensoriales para mejorar soluciones en escenarios complejos y multiescala.

Descubre un poderoso solucionador para atacar ecuaciones no lineales complejas en varios campos.

Aprende cómo funciones más sencillas pueden ayudarte a analizar datos complejos de manera efectiva.

Combinar nodos dispersos y regulares mejora la precisión en la resolución de problemas complejos.

Un nuevo método mejora la estimación de propiedades del tejido en imágenes médicas.