Matemáticas - Análisis Numérico

El método MWG ofrece nuevas formas de resolver problemas complejos de campos electromagnéticos.

Este artículo examina un método híbrido para la optimización efectiva de energía en varios campos.

Un nuevo método combina IA y física para abordar problemas inversos complejos.

Un nuevo enfoque usando nubes de puntos mejora la eficiencia en el diseño de implantes de cráneo.

CECM mejora la integración numérica al reducir la cantidad de puntos y mejorar la precisión.

Un nuevo enfoque híbrido mejora el análisis de problemas elasto-plásticos.

Los modelos generativos están cambiando la forma en que se diseñan y optimizan las formas en diferentes industrias.

Un nuevo método para resolver eficientemente ecuaciones matemáticas complejas.

Aprende técnicas para simplificar sistemas pasivos complejos sin perder propiedades clave.

Esta investigación analiza cómo ciertas ecuaciones de calor llevan a aumentos repentinos de temperatura.

Los investigadores están usando redes neuronales para una reducción de orden de modelo eficiente.

Un enfoque novedoso para resolver ecuaciones diferenciales usando redes neuronales y polinomios ortogonales.

Aprende prácticas clave para mejorar el entrenamiento de redes neuronales informadas por la física.

Presentando un esquema que preserva los límites para simulaciones SDE precisas.

Un estudio revela cómo los campos magnéticos influyen en el comportamiento de los fluidos micropolares.

Examinando el potencial y los obstáculos de la tecnología THz para usuarios móviles.

Investigar el movimiento de fluidos en materiales porosos ayuda en la energía geotérmica y la gestión de residuos.

Técnicas innovadoras mejoran la simulación de ondas en materiales poroelásticos complejos.

Un nuevo modelo mejora la recuperación de señales dispersas en entornos ruidosos.

Los PIBI-Nets simplifican la resolución de PDE usando datos de frontera, mejorando la eficiencia y la precisión.

Explorando QRMs para mejorar el análisis de datos en aplicaciones del mundo real.

Este artículo habla sobre cómo aplicar el aprendizaje automático a teorías de campo discretas en física.

Este trabajo mejora los enfoques de diseño para problemas de interacción fluido-estructura que implican deformaciones significativas.

Un nuevo esquema numérico mejora la precisión del modelo SIS para la dinámica de enfermedades.

Un nuevo algoritmo simplifica las simulaciones de flujos de fluidos complejos sin necesidad de descomposición en valores propios.

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento para Redes de Operadores Profundos.

Nuevo método mejora el estudio del comportamiento de partículas en materia activa.

Nuevo marco mejora la eficiencia y precisión en el modelado de orden reducido.

Un método para descomponer datos complejos en partes más simples.

Nuevos métodos ofrecen mejor precisión para resolver problemas de eigenvalores paramétricos en varios campos.

Un nuevo método mejora los cálculos de flujo de fluidos y presión.

Aprende cómo las aproximaciones de rango bajo reducen la complejidad de los datos mientras mantienen información clave.

Una guía sobre espacios matemáticos en métodos de elementos finitos en cuatro dimensiones.

Este artículo explora la aplicación de métodos de elementos finitos en el análisis en cuatro dimensiones.

Este artículo habla sobre la transformada inversa de dispersión numérica para la ecuación DNLS.

Un nuevo algoritmo mejora la precisión para resolver ecuaciones diferenciales estocásticas hacia atrás.

Un nuevo enfoque aborda los desafíos en la dispersión electromagnética dentro de cavidades rectangulares.

Explorando ecuaciones que explican las propiedades de los materiales y sus cambios.

Presentando el Método de Descenso Estocástico Más Empinado para una mejor optimización en espacios complejos.

Aprende a identificar de manera efectiva las fuentes de contaminación del agua.