Articoli più recenti per Autovalori

Approfondimenti sul comportamento della dinamica dei fluidi turbolenti e le loro implicazioni.

Uno sguardo alla relazione tra la gravità quantistica 2D e i modelli matriciali.

Esplora la relazione tra valori singolari e autovalori in matrici casuali.

Un'immersione profonda negli operatori di Dirac e nel loro ruolo nella fisica e nella matematica.

Nuovi metodi per stimare gli autovalori migliorano la comprensione dei sistemi quantistici.

Analizzare valori e vettori propri di tensori casuali complessi di ordine tre.

Un nuovo metodo accelera l'addestramento di modelli complessi.

Esplorare come gli algoritmi quantistici migliorano lo studio delle velocità delle reazioni chimiche.

Esplora tecniche per migliorare la stima della matrice di covarianza in grandi dataset.

Esplora il ruolo dei tensori casuali nell'analizzare dati complessi e multidimensionali.

Un'analisi del comportamento di SGD nel machine learning con approfondimenti su autovalori e stabilità dell'allenamento.

Esplorare il significato e le applicazioni delle matrici casuali non hermitiane e dei loro autovalori.

Uno studio rivela informazioni sulle proprietà di stabilità del vortice di Taylor-Green.

Esaminando il comportamento dei valori propri nell'insieme di Ginibre ellittico e le sue implicazioni.

Esplora come l'operatore di Laplace rivela proprietà di forme come sfere e emisferi.

Esplora i collegamenti tra le strutture dei grafi e gli autovalori.

Scopri gli autovalori e i coboundaries nei sottopassi morfici per un'analisi delle sequenze migliore.

Esplora come il divario fondamentale si relaziona a forme e spazi diversi.

Indagando i tensori casuali e il loro impatto sui punti critici nei sistemi complessi.

I ricercatori usano il calcolo quantistico per migliorare i calcoli della risposta in frequenza per oscillatori accoppiati.

Uno sguardo all'interazione tra la luce e gli stati quantistici.

Uno sguardo al ruolo del PCR nell'analisi di dataset ad alta dimensione.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e la precisione nella stima della densità spettrale per grandi grafi.

Uno studio esamina le relazioni degli autovalori influenzate dai campi magnetici in domini convessi.

I ricercatori studiano matrici casuali sparse non hermitiane per svelare proprietà uniche.

Trasformare problemi complessi in fisica usando tecniche innovative.

Esplora l'importanza delle matrici casuali in vari campi e il loro comportamento degli autovalori.

Esplorando il significato dei raggi spettrali nei grafi e le loro applicazioni.

Esaminando il ruolo del p-Laplaciano nell'analisi dei dati e nei sistemi complessi.

Lo studio analizza la generalizzazione e le prestazioni della regressione ridge con caratteristiche casuali usando gli autovalori.

Esplorando l'importanza delle matrici casuali in vari settori e i loro autovalori.

Uno studio dell'oscillatore van der Pol usando i metodi di Koopman.

Un nuovo sguardo al modello di Ising rivela proprietà termodinamiche sorprendenti.

Questo studio analizza la rigidità degli autovalori nei grafi regolari casuali in mezzo a cambiamenti strutturali.

Esplorare metodi di classificazione per miscele gaussiane sovrapposte nel machine learning.

Una panoramica sui tensori di Killing, il loro significato e le applicazioni nell'analisi dello spaziotempo.

Uno sguardo alle funzioni di Green, le loro derivate e il loro ruolo nella risoluzione delle equazioni differenziali.

Questo articolo esamina la quintessenza come modello per l'energia oscura e l'evoluzione cosmica.

Un nuovo approccio migliora la rilevazione delle comunità in reti sparse e sbilanciate.

Il annealing quantistico offre nuovi metodi per affrontare le sfide di ottimizzazione in vari campi.