Matemáticas - Análisis Numérico

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.

Un método para recuperar tanto la magnitud como la fase de señales complejas mientras se cuantifica la incertidumbre.

La investigación se centra en mejorar los elementos finitos de bajo orden para hacer mejores simulaciones de materiales.

Técnicas mejoradas de tomografía de difracción con ondas personalizadas aumentan la precisión en las imágenes médicas.

Un nuevo método para la aproximación de funciones en espacios curvados complejos.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la predicción del clima y en la modelación climática.

SOBER mejora la eficiencia en encontrar los parámetros óptimos para modelos complejos.

Aprende sobre métodos de reducción de dimensiones para simplificar el análisis de datos complejos.

Nuevo modelo integra efectos térmicos y mecánicos en estereolitografía.

Un nuevo método mejora la clasificación de trayectorias en sistemas hamiltonianos, aumentando la eficiencia y la precisión.

EIT ofrece un método más seguro para la imagen interna usando corrientes eléctricas.

Un nuevo método utiliza aprendizaje profundo para ecuaciones matemáticas complejas en varios campos.

Aprende a abordar ecuaciones dependientes del tiempo usando técnicas de descomposición y composición.

Nuevo método mejora la modelación del movimiento de fluidos en entornos subterráneos complejos.

Un nuevo precondicionador mejora las simulaciones de fluidos en materiales porosos para varias industrias.

Un método para resolver ecuaciones complejas en ciencia e ingeniería.

Explorando métodos de filtrado para mejorar las simulaciones de flujo oceánico usando ecuaciones quasi-geostróficas de dos capas.

Una mirada a métodos avanzados para crear espejos adaptativos efectivos en telescopios.

Aprende sobre el transporte óptimo y sus aplicaciones en logística y más allá.

Una mirada al método G-LSM para valorar opciones americanas de manera efectiva.

Un método para estimar interacciones en sistemas usando datos ruidosos.

Aprende cómo los polinomios de Chebyshev mejoran la aproximación de funciones en el análisis de datos.

Este artículo presenta un algoritmo innovador para cálculos de verosimilitud en series temporales de manera eficiente.

Explorando cómo los modelos matemáticos ayudan a entender el comportamiento de los biofilms.