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Este artículo habla sobre predecir sistemas débilmente turbulentos usando observaciones limitadas y métodos avanzados.

Técnicas para mejorar la precisión de las soluciones numéricas en ciencia e ingeniería.

Nuevas arquitecturas de redes neuronales mejoran la estabilidad y precisión al resolver ecuaciones diferenciales parciales.

Un nuevo enfoque para sistemas no lineales mejora la eficiencia y precisión del modelado.

Aprende cómo los predictores basados en núcleos mejoran nuestra capacidad para manejar sistemas no lineales.

Analizando métodos para mejorar la precisión del campo de presión a partir de datos de flujo de fluidos.

Analizando métodos de corrección de presión para la gestión de errores en simulaciones de dinámica de fluidos.

Una mirada a cómo las burbujas influyen en el comportamiento de los fluidos y la turbulencia.

La investigación mejora la comprensión del comportamiento de fluidos turbulentos usando métodos modernos basados en datos.

Este artículo revisa la eficiencia de matvec en entornos de GPU simples y múltiples.

Nuevas arquitecturas para VQAs mejoran soluciones para ecuaciones complejas usando técnicas cuánticas.

Un estudio revela el comportamiento de los chorros de agua y la formación de gotas en superficies calientes.

Nuevos métodos mejoran el entrenamiento y el rendimiento de las Redes de Kolmogorov-Arnold informadas por la física.

Nuevo método mejora las predicciones en dinámica de fluidos turbulentos usando menor complejidad.

Este trabajo relaciona conos invariantes y modos normales no lineales en sistemas mecánicos.

Un método para analizar el comportamiento de fluidos en bordes y interfaces agudas.

Este método mejora la resolución de EDPs en superficies que cambian de forma con el tiempo.

Este estudio examina cómo las formas de partículas cóncavas influyen en el flujo granular en tambores rotatorios.

Este artículo examina los posteriors de Bayes en problemas inversos no lineales desde una perspectiva frecuentista.

Este artículo habla sobre cómo mejorar la eficiencia de los VPINNs usando mínimos cuadrados y descenso de gradiente.

Explorando cómo las partículas calientes impactan el comportamiento del fluido y la viscosidad.

Métodos efectivos para superar desafíos complejos de dinámica de fluidos.

Mejorando métodos para un análisis más claro de datos volumétricos 3D.

Explorando nuevas técnicas para estudiar el movimiento de fluidos en materiales porosos.

Descubre cómo las gotitas interactúan con las superficies a través del ángulo de contacto y la fricción.

Descubre cómo se comportan las gotas de lluvia en las superficies y la ciencia detrás de su movimiento.

Los investigadores usan MeshGraphNets para mejorar las simulaciones de dinámica de fluidos de manera eficiente.

Un nuevo enfoque para encontrar las ubicaciones de los eigenvalores usando matrices por bloques.

Descubre cómo RSVD simplifica conjuntos de datos grandes de manera eficiente.

Mejorando el control del flujo de fluidos con técnicas numéricas innovadoras y enfoques robustos.

Una mirada al comportamiento complejo de la turbulencia cerca de las superficies.

Nuevos modelos simplifican el manejo de datos basados en funciones en varios campos.

Nuevas ideas sobre métodos de región de confianza abordan desafíos en Hessianos sin límites.

Nuevos métodos mejoran las simulaciones de flujos de fluidos en medios porosos con parámetros inciertos.

Nuevas técnicas mejoran la eficiencia en la modelación de sistemas complejos.

Estudio de interacciones de fases que afectan el comportamiento de las gotas en materiales.

Un estudio sobre la dinámica de las redes de retroalimentación y sus métodos de análisis.

Este estudio explora cómo se comportan las ondas de gravedad alrededor de objetos sólidos en entornos estratificados.

Un enfoque novedoso para manejar condiciones de frontera dinámicas en ecuaciones de onda.

Una mirada al movimiento del calor y el comportamiento de los fluidos en sistemas de convección Rayleigh-Bénard.