Mathématiques - Analyse numérique

FouRKS améliore la stabilité des jumeaux numériques pour de meilleures prévisions climatiques.

Présentation d'un nouveau solveur pour des solutions efficaces dans des systèmes skew-symétriques décalés.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans l'étude des fractures dans les matériaux poreux.

Des chercheurs bossent sur les complexités de la modélisation des ondes avec des maillages en cut-cell et de nouvelles méthodes de stabilisation.

Explore comment les tenseurs améliorent l'analyse et le traitement des données dans divers domaines.

Explorer des méthodes modernes pour isoler des signaux mélangés dans le traitement audio et d'image.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des équations complexes en utilisant des réseaux de neurones informés par la physique.

Apprends sur les splines symétriques de bas degré et leurs applications dans différents domaines.

Les autoencodeurs aident les scientifiques à gérer efficacement des problèmes inverses à grande échelle.

Un aperçu des méthodes utilisées pour assurer la fiabilité des systèmes électriques.

Apprends comment Tensor PCA simplifie l'analyse des données en haute dimension de manière efficace.

Apprends comment le lissage spectral améliore les graphiques d'Andrews pour des données complexes.

Des méthodes récentes améliorent la précision des estimations dans divers domaines grâce à des techniques de filtrage avancées.

Un aperçu des approximations de Laguerre et de leurs applications en analyse numérique.

Un aperçu de comment les DPPs conditionnels impactent la théorie des matrices aléatoires et au-delà.

Un aperçu de comment les méthodes de Monte-Carlo aident à l'analyse de l'écoulement des fluides.

Cet article parle de comment l'assimilation des données améliore la modélisation scientifique en glaciologie et dans les études sur les eaux souterraines.

Techniques clés pour maintenir la fiabilité des systèmes électriques et assurer une fourniture d'électricité stable.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans le calcul des dérivées à partir de données bruitées.

Des chercheurs étudient l'impact de différents types de bruit sur la génération de données.

Une méthode pour analyser des structures complexes en utilisant des techniques géométriques et numériques.

Améliorer les estimations grâce à l'assimilation de données variationnelle avec la méthode de Gauss-Newton.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des coques courbes en utilisant des techniques isogéométriques.

Une étude sur des modèles mathématiques pour le comportement des vagues en eau peu profonde.

Explorer des méthodes pour simplifier et résoudre des équations algébriques différentielles efficacement.

Examiner comment les modèles de deep learning peuvent produire des résultats inattendus suite à de petits changements dans les entrées.

Les cristaux liquides relient les liquides et les solides, alimentant les écrans et les capteurs.

De nouvelles méthodes améliorent la modélisation des matériaux élastiques non linéaires et de la cavitation.

Explorer le rôle et la construction des opérateurs de Poincaré bornés en mathématiques.

Un nouveau schéma numérique garde des propriétés clés pour les modèles d'ondes en eau peu profonde.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de mouvement des fluides, surtout dans des conditions turbulentes.

Une nouvelle méthode améliore les calculs pour comprendre les états internes des particules.

SplitAMC améliore la confidentialité des données et réduit la latence dans la classification de modulation.

Méthodes pour des calculs de pression rapides et précis dans l'écoulement de fluides incompressibles.

Optimiser l'intégration numérique sur des formes complexes en utilisant des méthodes de Quasi-Monte Carlo compressées.

Une nouvelle méthode améliore les solutions numériques pour les équations différentielles fractionnaires.

Une nouvelle méthode simplifie les données à haute dimension pour une meilleure évaluation des risques des anévrismes aortiques.

De nouveaux modèles et méthodes améliorent les prédictions du comportement des tumeurs et de la réponse au traitement.

Cet article explore une nouvelle méthode d'IA pour étudier efficacement les modèles de neurones.

Une étude sur l'utilisation de modèles mathématiques pour façonner les matériaux de manière efficace.