Mathématiques - Analyse numérique

Un aperçu des algèbres de tenseurs et de leurs applications dans l'analyse de données.

Une nouvelle méthode améliore la stabilité énergétique dans les flux de gradient sans hypothèses strictes.

Cette étude améliore les simulations de gouttelettes de métal en fusion dans des environnements en microgravité.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation de Markov en s'attaquant aux limites de l'analyse des données de séries temporelles complexes.

Cet article passe en revue les méthodes numériques pour les PDE elliptiques, en se concentrant sur la collocation et les réseaux de neurones.

De nouvelles méthodes pour estimer précisément des fonctions en utilisant des réseaux de rang 1 sont présentées.

Présentation des matrices Group-and-Shuffle pour un ajustement efficace des modèles neuronaux.

Découvrez comment les réseaux numériques améliorent l'efficacité dans les tâches mathématiques complexes.

De nouvelles techniques améliorent la précision et l'efficacité dans la simulation des mouvements des particules.

Un aperçu de comment la température change pendant les scénarios de trempage.

Explore les Grassmanniens et leur rôle dans la géométrie et l'analyse de courbure.

Cet article examine les comportements dans les systèmes multi-agents et les méthodes pour les contrôler.

Nouvelles méthodes améliorent la résolution d'équations aux dérivées partielles fractionnaires complexes.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des matériaux en utilisant l'imagerie hyperspectrale.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans la modélisation des défis de la mécanique des contacts.

Un aperçu des réseaux de neurones symplectomorphes et de leur importance dans les systèmes hamiltoniens.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour résoudre des problèmes de contrôle optimal avec des PDE.

Un aperçu des techniques de tramage et de leur importance dans le rendu d'images.

De nouvelles méthodes améliorent les simulations de plasma pour une meilleure compréhension et des applications.

Combinaison de l'optimisation topologique et de l'apprentissage machine pour un design efficace de composants photoniques.

La recherche sur les méthodes des moments améliore la compréhension du comportement des particules dans les gaz.

Cet article parle de l'importance d'apprendre les opérateurs dans les espaces de Banach pour le calcul scientifique.

De nouvelles méthodes améliorent la stabilité et la précision dans des systèmes matriciels complexes.

Examen de la modélisation d'ordre réduit et des réseaux de neurones dans les calculs de propagation des ondes.

Découvre des méthodes pour résoudre efficacement des équations algébriques complexes en utilisant l'approche ADI.

Un aperçu des techniques d'optimisation de formes et de leurs applications dans le monde réel.

Exploration de la méthode des éléments spectraux de Galerkin discontinu pour les lois de conservation non linéaires.

De nouveaux schémas améliorent la convergence faible dans les équations différentielles stochastiques avec des coefficients super-linéaires.

Cette méthode améliore la compréhension du comportement du modèle grâce aux relations entrée-sortie.

Cet article parle de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage profond en utilisant des dérivées non locales.

Une nouvelle méthode améliore les calculs de conception des avions pour la portance et la traînée.

Explorer comment les techniques d'apprentissage automatique aident à résoudre des problèmes inverses dans différents domaines.

Anvil simplifie l'optimisation de design en intégrant des techniques de CAO, de CFD et d'IA.

Nouveau modèle qui accélère les simulations du comportement des métaux dans des conditions corrosives.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité dans des problèmes d'optimisation complexes pour l'apprentissage automatique.

Combiner des classes d'état stochastiques et la simulation permet une meilleure analyse des systèmes complexes.

Un aperçu des complexités du problème de crayon de matrice multiparamétrique.

Amélioration de l'efficacité dans la résolution de systèmes linéaires à partir de PDE discrétisées en utilisant des SAM.

Présentation d'une nouvelle méthode d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité complexes en inférence bayésienne.

Apprends des méthodes pour restaurer la clarté des images floues, super important pour la recherche scientifique.