Une nouvelle approche combine l'apprentissage automatique avec la dynamique des fluides traditionnelle pour de meilleures prévisions.
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La science de pointe expliquée simplement
Une nouvelle approche combine l'apprentissage automatique avec la dynamique des fluides traditionnelle pour de meilleures prévisions.
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Un aperçu de comment on détermine les valeurs des paramètres dans les équations différentielles.
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Explorer des techniques pour résoudre des PDE sur des surfaces dynamiques.
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Une nouvelle méthode améliore la résolution d'équations complexes en utilisant l'apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode combine des réseaux de neurones et la décomposition de domaine pour résoudre des PDE complexes.
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La recherche sur les symétries non locales et les EDPs mène à des idées importantes en science.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la résolution des PDE avec l'apprentissage profond.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour résoudre des équations différentielles partielles complexes en utilisant des réseaux de neurones.
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Une nouvelle approche pour résoudre efficacement des PDE complexes en utilisant l'apprentissage automatique.
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Ce modèle améliore les prévisions pour les équations différentielles partielles en utilisant des techniques innovantes.
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Utiliser des réseaux de neurones pour résoudre efficacement des équations différentielles partielles complexes.
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Transolver propose des solutions avancées pour des problèmes mathématiques complexes dans divers domaines.
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Explorer comment VarQITE peut résoudre les équations de Maxwell en utilisant l'informatique quantique.
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Cet article parle de nouvelles méthodes pour capturer avec précision les chocs en dynamique des fluides.
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Une nouvelle méthode renforce le rôle de l'informatique quantique dans la résolution d'équations aux dérivées partielles.
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Une méthode pour gérer des systèmes complexes efficacement quand les paramètres ne sont pas entièrement connus.
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De nouvelles méthodes améliorent les solutions pour des équations complexes en utilisant des modèles de diffusion.
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Découvre comment les PINNs mélangent deep learning et physique pour résoudre des problèmes de manière efficace.
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Un nouveau cadre améliore la précision des prédictions en dynamique des fluides.
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Cet article parle de la modélisation de structures fines comme le diaphragme à partir d'images médicales.
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Examen des méthodes de snapshot pour mieux modéliser des systèmes complexes au fil du temps.
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Les chercheurs veulent améliorer les prédictions des équations aux dérivées partielles en utilisant des opérateurs neuronaux.
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Utiliser des réseaux de neurones pour résoudre efficacement des équations différentielles partielles complexes.
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Une méthode qui améliore l'approximation des modèles mathématiques en utilisant des réseaux de neurones et des éléments finis.
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Un nouveau modèle améliore la gestion des données manquantes dans l'analyse des séries temporelles.
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La marche différentielle sur les sphères offre des solutions efficaces pour l'analyse de formes complexes.
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Explorer comment les organismes se déplacent vers ou loin des signaux chimiques.
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De nouvelles méthodes améliorent les prévisions et l'estimation des paramètres dans les simulations physiques.
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Une nouvelle approche améliore l'entraînement des réseaux de neurones pour résoudre des équations différentielles.
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Un aperçu de la façon dont les matériaux réagissent sous pression en utilisant des approches mathématiques.
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Un aperçu des EDP, des solutions auto-similaires et de leur importance dans divers domaines.
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Poseidon utilise l'apprentissage automatique pour prédire efficacement des solutions pour des PDE complexes.
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Une méthode pour résoudre des équations elliptiques quasipériodiques complexes en utilisant la technique de projection.
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Cette étude évalue des modèles d'apprentissage profond pour résoudre des équations complexes de manière efficace.
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iPOD propose une solution pratique pour gérer les données dans des simulations complexes d'équations aux dérivées partielles (EDP).
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De nouvelles méthodes en VEM améliorent les solutions pour les problèmes mathématiques avec des frontières irrégulières.
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M2NO combine des techniques pour résoudre les PDE de manière plus précise et efficace.
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Une nouvelle technique combine des méthodes numériques et l'apprentissage automatique pour les solutions d'EDP.
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Un nouveau cadre combine l'apprentissage profond avec la physique pour améliorer les prédictions des EDP.
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Cet article présente un cadre pour s'attaquer aux incertitudes dans l'optimisation avec des équations différentielles partielles.
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