Mathématiques - Analyse numérique

Amélioration de l'efficacité des avions grâce à des méthodes d'optimisation GMRES innovantes.

Une nouvelle technique combine des méthodes numériques et l'apprentissage automatique pour les solutions d'EDP.

De nouveaux algorithmes améliorent les solutions pour les équations non linéaires dans l'analyse des gaz.

Explorer de nouvelles méthodes pour des simulations d'interaction fluide-structure plus efficaces.

Nouveau modèle améliore la simulation du flux de fluide dans les milieux poreux fracturés.

De nouveaux designs inspirés par la nature utilisant VoroTO améliorent efficacement les performances des matériaux.

Une nouvelle approche numérique pour résoudre efficacement l'équation KdV fractionnelle.

Une nouvelle méthode MCMC améliore l'efficacité dans l'analyse de données complexes.

Un aperçu de comment l'EIT améliore l'imagerie médicale.

Les nombres Takum offrent une meilleure option pour l'arithmétique des ordinateurs, équilibrant l'efficacité des petits et des grands nombres.

Des méthodes avancées améliorent la précision et l'efficacité des solutions numériques.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la résolution de l'équation de Kohn-Sham.

On te présente FB-LTS, une méthode qui améliore l'efficacité des simulations en eau peu profonde.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité pour résoudre des équations dépendant du temps.

Des chercheurs utilisent xGNN pour améliorer les solutions aux équations différentielles partielles difficiles.

Cet article examine le schéma d'Euler exponentiel pour les EDS avec des caractéristiques uniques.

Présentation d'une méthode précise pour les troisièmes dérivées afin d'améliorer l'analyse des équations de ondes.

Un regard de plus près sur les systèmes de Boussinesq et leur rôle dans le comportement des vagues.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité pour résoudre des problèmes de valeurs propres dans différents domaines scientifiques.

Cette étude se concentre sur la surveillance structurelle dans les dispositifs de fusion sous différentes forces.

Une étude sur la démonstration des liens entre les solutions périodiques dans les équations différentielles.

Analyser et atténuer les erreurs de discrétisation dans les Fourier Neural Operators pour de meilleures prédictions.

Les méthodes multi-taux améliorent l'efficacité des simulations pour les systèmes dynamiques avec des rythmes de changement variés.

Un aperçu de la tomographie X cosmique et des méthodes pour visualiser les cordes cosmiques.

Un aperçu de l'application des méthodes de Schwarz aux problèmes de Dirichlet et de Neumann non locaux.

De nouvelles méthodes de normalisation améliorent les prévisions de données spatiales et l'efficacité de l'analyse.

Découvrez comment la méthode de troncature améliore la différentiation numérique dans différents domaines.

Un aperçu des méthodes des points matériels et de leurs applications dans l'étude des matériaux.

Un aperçu de l'optimisation du design en ingénierie en se concentrant sur les défis de pression et de contact.

Explore l'importance et les applications de l'équation stochastique d'Allen-Cahn en science des matériaux.

Combiner des réseaux de neurones et des techniques traditionnelles pour prédire le comportement des fluides.

Un aperçu de la Descente de Miroir Alternée et son impact sur les jeux à somme nulle à deux joueurs.

Les méthodes d'homotopie améliorent l'optimisation de forme en reliant des problèmes complexes à des problèmes plus simples.

Améliorer les méthodes numériques pour les flux de gradient avec une approche de multiplicateur de Lagrange modifié.

De nouvelles méthodes améliorent l'EIT pour de meilleures imageries médicales et diagnostics.

Une nouvelle méthode améliore les solutions pour les problèmes de contrôle optimal en haute dimension dans la finance et l'ingénierie.

Une nouvelle approche pour reconstruire le comportement des ondes en utilisant des mesures limitées.

Un nouveau système de types améliore l'analyse des erreurs d'arrondi pour les calculs numériques.

Les révélateurs de rang estiment le rang des matrices, aidant à l'analyse de données, à l'apprentissage automatique, et plus encore.

De nouvelles techniques améliorent la précision de la modélisation des flux multifluides pour différentes industries.