Informatique - Analyse numérique

Une approche méthodique pour résoudre des équations complexes en utilisant des intégrales de contour.

Une méthode pour résoudre des équations complexes en les divisant en parties plus simples.

Une approche hybride améliore les calculs d'équations des ondes dans plusieurs domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision des prévisions météo.

Des chercheurs ont développé une méthode pour trouver des équations gouvernantes à partir de données bruyantes.

Amélioration des solutions de l'équation de Helmholtz avec des multipréconditionneurs et des méthodes de balayage.

Cette étude présente un nouveau modèle pour des poutres intelligentes utilisant des interactions non locales et des matériaux piézoélectriques.

ideal.II rend l'utilisation des méthodes espace-temps dans deal.II plus facile pour les ingénieurs et les scientifiques.

Une méthode innovante améliore l'efficacité et la précision de l'analyse des faisceaux.

Un aperçu des techniques de transfert de poids et leur impact sur l'entraînement des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore les réseaux de neurones pour résoudre des équations de physique complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'imagerie médicale grâce à de meilleures techniques d'enregistrement d'images.

Explorer la relation entre les transformateurs et les splines en IA.

De nouvelles méthodes améliorent la modélisation des données grâce à des pseudoinverses pondérées et des algorithmes efficaces.

Une méthode pour l'optimisation neutre au risque dans des environnements incertains.

Explore comment les convertisseurs DC-DC garantissent une alimentation stable dans les systèmes électroniques.

Techniques innovantes pour simuler des systèmes quantiques ouverts en utilisant l'équation de Lindblad.

Combiner Parareal et les réseaux de neurones permet de résoudre les EDO plus rapidement.

Une nouvelle approche pour quantifier les risques dans des systèmes avec des paramètres incertains en utilisant des mélanges gaussiens.

Un aperçu de la façon dont les méthodes d'apprentissage profond s'attaquent aux équations différentielles.

Une nouvelle méthode pour calculer des opérateurs proxi sans trier les données pour l'optimisation.

Les PDEs à retard donnent des aperçus sur des systèmes affectés par des délais dans divers domaines.

Explorer la relation entre l'énergie logarithmique et les phénomènes des valeurs propres polynomiales.

Les réseaux de neurones améliorent les solutions pour des équations différentielles partielles complexes.

Une approche basée sur les données pour résoudre des problèmes inverses linéaires en utilisant des opérateurs entraînés.

Apprends comment les processus gaussiens gèrent l'incertitude de prédiction en apprentissage machine.

Une nouvelle méthode de régularisation améliore les reconstructions de l'activité électrique du cœur à partir des mesures de surface corporelle.

Explore le rôle des valeurs propres dans l'amélioration des analyses statistiques et des évaluations de modèles.

La recherche améliore la compréhension des flux d'eau entre les systèmes de surface et souterrains.

Des techniques innovantes améliorent l'efficacité dans l'étude des matériaux hyperélastiques et de leurs applications.

Comprendre les simulations est super important pour améliorer les machines électriques et les transformateurs.

Recherche sur comment apprendre les opérateurs et gérer les erreurs efficacement dans les espaces de fonctions.

Analyser la partition d'une sphère en zones égales et ses applications.

PySLSQP simplifie la programmation non linéaire avec une visualisation en temps réel et des dérivées automatiques.

Utiliser des posits en basse précision peut améliorer l'efficacité et la précision des calculs.

Une nouvelle méthode combine des approches de niveau-set et polytopiques pour l'optimisation de formes.

De nouvelles méthodes améliorent les calculs pour les équations différentielles impliquant des groupes de Lie en dynamique quantique.

Une nouvelle méthode utilise des mesures de déformation pour estimer la charge aérodynamique en vol hypersonique.

Découvre comment le découplage simplifie la résolution d'équations d'évolution complexes.

Cette méthode améliore la précision et l'efficacité de la simulation des ondes sonores grâce à la conservation nodale.