Mathématiques - Analyse numérique

Un aperçu des bases du mouvement en robotique.

Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer la précision des prix des options sur les paniers.

Un regard approfondi sur l'équation LLBar et son impact sur la technologie.

Utiliser l'apprentissage automatique pour classer les astéroïdes en fonction de leurs mouvements orbitaux.

Étudier les lois de conservation locales en dynamique des fluides par des méthodes numériques.

Explorer comment un design optimal améliore les techniques d'estimation des paramètres bayésiens.

Apprends comment la méthode de troncature aide à estimer des dérivées même avec des données bruyantes.

Comprendre le mouvement des fluides est essentiel pour une production de pétrole et de gaz efficace.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision des simulations dans plusieurs domaines scientifiques.

Un aperçu des modèles mathématiques des interactions entre espèces et de la dynamique des populations.

Cette étude présente la redistribution des états pour améliorer les simulations d'écoulement fluide et gérer des géométries complexes.

Une gestion efficace des quotas de pêche est super importante pour préserver les populations de poissons et la sécurité alimentaire.

Cet article traite des problèmes de changement de distribution dans les simulations améliorées par l'apprentissage automatique.

Étude de comment les solvants influencent la stabilité moléculaire et l'énergie d'interaction.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité dans la simulation des condensats de Bose-Einstein.

Une nouvelle méthode améliore les applications de l'apprentissage profond pour des équations complexes en science.

Une nouvelle méthode pour améliorer la performance en calcul scientifique en utilisant ytopt.

Recherche sur de nouvelles façons de rendre les matériaux fragiles plus résistants grâce à des conceptions composites.

Une nouvelle méthode pour réduire la complexité du modèle tout en gardant les caractéristiques essentielles.

Découvre les tenseurs et leur importance dans l'analyse de données et l'apprentissage automatique.

De nouvelles techniques améliorent l'identification des paramètres dans des systèmes complexes en utilisant des méthodes adaptatives.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité dans les matériaux avec des défauts.

Une nouvelle approche pour les problèmes inverses dynamiques utilisant l'inversion d'Ensemble Kalman.

Un guide pratique pour utiliser l'approximation par spline pour l'analyse de données et la gestion des valeurs aberrantes.

Une méthode pour améliorer les performances des dispositifs de flux de fluides grâce à des stratégies de conception innovantes.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision de l'intégration numérique avec moins d'évaluations.

Présentation de la méthode de projection réduite pour des problèmes d'valeurs propres de Schrödinger quasi-périodiques efficaces.

Explore comment les hypergraphes capturent des relations complexes dans les réseaux sociaux et la biologie.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la modélisation des vagues et leurs applications dans divers domaines.

Une nouvelle méthode pour une gestion efficace des ressources dans les réseaux edge-cloud.

S'attaquer au défi de gérer efficacement les ressources informatiques et de communication.

Les techniques d'IA adaptative améliorent la gestion des accès dans divers environnements de Metaverse.

Un nouveau modèle de communication pour améliorer la connectivité et l'efficacité des dispositifs IoT.

Une nouvelle approche combinant l'apprentissage profond et WENO pour des simulations d'écoulement améliorées.

Des méthodes efficaces améliorent l'optimisation aéromécanique dans la conception d'avions.

Stratégies pour gérer l'allocation des ressources dans des systèmes de communication en évolution.

De nouvelles méthodes améliorent l'exactitude de la modélisation de la propagation des maladies en utilisant des réseaux de contacts.

Une étude sur l'amélioration des prévisions du mouvement des fluides dans les milieux poreux en utilisant l'apprentissage automatique.

Examiner le lien entre les techniques de vision 3D et les méthodes pratiques d'impression 3D.

Les réseaux de neurones graphiques aident à prédire le comportement des roulements à rouleaux, améliorant la surveillance et la maintenance.