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Un nuevo método combina redes neuronales y optimización sin gradientes para un diseño eficiente.

Estudio de la reconstrucción de términos desconocidos en PDEs a partir de datos ruidosos usando métodos de regularización.

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Aprende cómo se forman las grietas en los materiales bajo estrés.

Investigando la eficiencia y los desafíos de los equipos de multi-robots en varias tareas.

Una mirada a métodos avanzados para controlar sistemas bilineales en robótica y control cuántico.

Un nuevo método mejora los modelos de aprendizaje automático para predecir fenómenos de transporte.

Explora las espumas en matemáticas y su papel en las formas y relaciones.

Aprende cómo el random sketching mejora nuestra forma de abordar problemas inversos en el análisis de datos.

Estudia los movimientos de los fluidos influenciados por diferencias de temperatura en configuraciones verticales.

Aprende cómo el método de la bola pesada mejora las técnicas de optimización.

Examinando cómo las formas de los objetos afectan la eficiencia del flujo de calor.

Descubre NEON, un método que mejora la cuantificación de la incertidumbre en el aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora las técnicas de regresión funcional para el análisis de datos complejos.

Explora los métodos en evolución en optimización, centrándote en la Optimización Basada en Consenso.

Un nuevo método mejora las predicciones de transferencia de calor en materiales usando técnicas de modelado mixto.

Explorando comportamientos complejos en sistemas de ciclo lento-rápido y ciclo fantasma.

Este estudio examina las transiciones de fase usando el problema de Cahn-Hilliard en geometrías únicas.

Aprende cómo Python ayuda a minimizar la energía en sistemas complejos.

Analizando cómo las formas tridimensionales influyen en las conexiones de redes biológicas y físicas.

La investigación revela cómo el MoS2 altera el comportamiento del silicio bajo calor y estrés.

Explorando algoritmos cuánticos para resolver sistemas lineales con tensores de bajo rango.

Una nueva estrategia de calibración mejora la modelación de la roca salina para el almacenamiento de hidrógeno.

Un nuevo diseño de pinza mejora el manejo robótico gracias a su flexibilidad y capacidad de detección.

Un estudio revela un comportamiento caótico en la luz y la mecánica influenciado por campos sintéticos.

Este artículo habla sobre TCPAs de nylon innovadores que imitan la función muscular.

Nuevos microrings de nitruro de silicio permiten la generación efectiva de microcombs de luz visible.

Un nuevo método reduce el desenfoque en fotos causado por la turbulencia atmosférica.

Los resúmenes de investigación destacan los cambios de forma en los policristales coloides cuando se les aplica estrés.

Este artículo examina cómo las redes neuronales predicen el comportamiento del sonido en conductos.

Explorando la importancia de las identidades diferenciales en álgebra de matrices y sus aplicaciones.

El estudio revela cómo el comportamiento de las partículas activas se estabiliza con el tiempo a través de modelos matemáticos.

Una mirada a cómo las funciones de densidad espectral impactan las pruebas de dispositivos en cámaras de reverberación.

Nuevo modelo combina transformadas wavelet y aprendizaje automático para mejores predicciones de flujo turbulento.

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

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

Explorando la importancia y los métodos de recuperación en sistemas ciberfísicos después de ataques cibernéticos.

Explorando la relación entre la dinámica caótica y los sistemas eléctricos para mejorar diseños.

Un nuevo enfoque mejora la optimización del diseño usando datos existentes y políticas aprendidas.

Una mirada detallada a la efectividad del algoritmo MAg-ES para resolver problemas de optimización restringidos.