Informatique - Analyse numérique

Une étude sur les méthodes mathématiques pour les matériaux poroélastiques en ingénierie et biologie.

Une nouvelle approche pour améliorer la stabilité dans des systèmes complexes comme les ponts et les véhicules.

MOP-UP révèle des variations cachées dans des ensembles de données complexes grâce à des techniques innovantes de réduction de dimensions.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité pour résoudre des équations aux dérivées partielles paramétriques complexes.

Un nouvel algorithme propose des estimations de dimensions fiables pour les réseaux.

De nouvelles méthodes offrent des solutions efficaces pour des équations mathématiques complexes avec une décroissance rapide.

Cette méthode améliore l'analyse des flux de fluides en réduisant les calculs tout en gardant la précision.

Cet article examine comment les réseaux sociaux influencent le changement d'opinion et les dynamiques.

Un nouveau cadre améliore la précision et l'efficacité du clustering pour d'énormes collections de données.

Une nouvelle approche utilisant l'algorithme MUSIC pour l'imagerie micro-ondes sans dispositifs traditionnels.

Cet article examine comment les solveurs numériques influencent l'estimation des paramètres dans les modèles d'équations différentielles.

Une étude sur la méthode de Galerkin faible pour résoudre des problèmes difficiles de conditions aux limites.

Explore les bases des équations algébriques différentielles et leur importance dans différents domaines.

Les techniques d'apprentissage automatique transforment la mécanique des solides en rendant la résolution de problèmes plus rapide et efficace.

Une étude sur comment les cellules tumorales et les cellules saines interagissent au fil du temps.

De nouvelles méthodes adaptatives améliorent l'inférence bayésienne avec le Monte Carlo Hamiltonien.

Un cadre pour comprendre les systèmes en évolution grâce à des techniques basées sur les données.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux défis de la modélisation des matériaux et des formes irrégulières.

Un aperçu de l'apprentissage par opérateur et du cadre HJ-Net pour les PDE.

Explorer l'efficacité de l'Opérateur Neural Hyène pour résoudre des équations différentielles partielles.

Cet article présente une nouvelle méthode pour s'attaquer à des défis de diffusion dominée par l'advection complexes.

Cet article met en avant des modèles d'ordre réduit pour résoudre efficacement des PDE elliptiques fractionnaires.

Utiliser des réseaux de neurones profonds pour analyser des données de conduction thermique et identifier des fonctions potentielles.

Apprends comment l'algorithme d'Arnoldi aide à l'approximation des fonctions de matrices.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité des simulations électromagnétiques.

Exploration des ondelettes de Vieta-Lucas pour des solutions efficaces à des équations complexes.

Cette étude donne de nouvelles perspectives sur les dimensions des splines planes et leurs utilisations.

Explorer comment les fluides interagissent avec les matériaux solides, impactant l'ingénierie et la médecine.

Améliorer la précision de la modélisation stochastique grâce à de nouvelles méthodes pour estimer la dérive et la diffusion.

Un nouveau cadre améliore les prédictions pour des PDE hyperboliques complexes avec des discontinuités.

Une méthode pour simuler avec précision les interactions entre deux fluides différents.

Un aperçu du théorème d'échantillonnage et de son importance dans la représentation des signaux.

Apprends les bases de la dynamique des systèmes multiphasés et ses applications.

Un nouveau modèle améliore la clarté des images en réduisant efficacement le bruit de Poisson.

Des méthodes innovantes améliorent l'efficacité dans des problèmes de contrôle complexes dans divers domaines.

Des chercheurs présentent un protocole innovant pour estimer avec précision les Hamiltoniens bosoniques.

Un aperçu de comment la théorie des tiges de Cosserat influence l'ingénierie et la biomécanique.

Cet article présente une nouvelle méthode pour résoudre des problèmes à conditions initiales en physique.

Explorer comment l'algorithme MUSIC identifie les anomalies avec des infos de fond limitées.

Méthodes innovantes pour modéliser l'écoulement des fluides sur des surfaces courbes en utilisant des techniques d'éléments finis.