Mathématiques - Analyse numérique

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.

Une nouvelle méthode améliore le suivi des tumeurs cérébrales en utilisant l'IRM et des modèles mathématiques.

Explorer comment la stabilité du film lacrymal impacte la maladie de l'œil sec.

Une nouvelle méthode pour gérer les conditions aux limites dynamiques dans les équations d'ondes.

Une nouvelle méthode améliore la performance des réseaux de neurones pour résoudre des équations physiques complexes.

Nouvelles méthodes pour résoudre des problèmes de contrôle stochastique sans dérivées en utilisant des réseaux de neurones.

Découvre comment les fonctions rationnelles de Zolotarev gèrent les valeurs dans différents domaines.

Présentation d'une méthode efficace pour étudier le comportement des électrons dans un plasma à basse température.

Enquête sur comment l'hydrogène influence la résistance et la ductilité des métaux dans différentes applications.

De nouvelles stratégies de correction améliorent les méthodes numériques pour modéliser des systèmes physiques complexes.

Une approche pour simuler le hasard dans les processus biologiques en utilisant des méthodes mathématiques avancées.

Real2Sim aide les bras robotiques à apprendre efficacement grâce à des simulations réalistes.

Combiner la décomposition de domaine et l'inférence d'opérateur pour des simulations plus rapides.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la résolution des équations cinétiques en physique.

Des chercheurs étudient les réseaux biologiques et leur importance dans les systèmes vivants.

Cette étude évalue le cadre IDGI pour expliquer les prédictions des modèles d'apprentissage profond.