Mathématiques - Analyse numérique

Des chercheurs améliorent les GNN pour un modélisation physique efficace basée sur des maillages.

Des chercheurs développent des méthodes basées sur des données pour analyser les comportements chaotiques dans la météo et la dynamique des fluides.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision dans les simulations complexes.

Présentation d'une méthode qui garde les valeurs dans des limites souhaitées pour de meilleures solutions numériques.

Un aperçu de la distribution de Tracy-Widom et de son importance dans les matrices aléatoires.

Une méthode utilisant des noyaux avancés améliore la qualité des images à partir de données éparses.

Une nouvelle méthode pour une optimisation stochastique efficace dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore le raffinement de maillage dans les simulations en utilisant l'apprentissage par renforcement en essaim.

Un aperçu de la façon dont les substances interagissent et se propagent dans différents domaines.

Combiner les réseaux de neurones avec des méthodes traditionnelles améliore les prévisions pour les PDE paramétriques.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité pour résoudre des problèmes de contrôle complexes.

Présentation d'une nouvelle méthode pour analyser des données complexes en utilisant des dual-quaternions.

Un aperçu des méthodes pour modéliser et résoudre des systèmes port-Hamiltoniens.

De nouvelles méthodes améliorent l'exactitude et la durée des simulations pour les systèmes quantiques.

Analyse du comportement des tiges sous charge avec des techniques de modélisation avancées.

Présentation d'une méthode pour mieux estimer les probabilités d'événements rares.

Explorer les problèmes inverses bayésiens et leur impact dans plusieurs domaines.

Découvre de nouvelles méthodes pour approximer les Hessians en optimisation sans calculs compliqués.

Un aperçu de comment les champs magnétiques influencent la dynamique du flux dans les eaux peu profondes.

Découvre comment la réduction de modèle simplifie les grands systèmes linéaires en science et en ingénierie.

Une nouvelle méthode améliore la résolution des équations aux dérivées partielles dans divers domaines.

Un aperçu de GMRES, du préconditionnement, et de leurs applications pour résoudre des systèmes linéaires.

Analyser la consommation d'énergie et l'efficacité des sèche-linge dans les foyers.

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.