Articoli più recenti per Equazioni Differenziali

La ricerca sui sistemi risolvibili rivela nuove intuizioni sul calcolo e sulla modellazione matematica.

UniFIDES semplifica la risoluzione di complesse equazioni frazionario-integro-differenziali.

Introducendo un metodo per migliorare le previsioni dei dati spaziotemporali raccolti a caso.

Uno sguardo alle tecniche per contare grafi regolari e le loro applicazioni.

Questo metodo migliora la comprensione del comportamento del modello attraverso le relazioni input-output.

I matematici cercano la forma più grande che possa passare attraverso un corridoio a forma di L.

Una panoramica dei metodi di suddivisione per risolvere le equazioni differenziali nei sistemi di controllo.

Gli scienziati stanno usando la luce per muovere particelle minuscole in modi innovativi.

Questo articolo parla di come usare il machine learning per affrontare problemi di fisica che coinvolgono equazioni differenziali.

Un'analisi di nuove forme meromorfe e delle loro proprietà su curve specifiche.

Uno sguardo agli integrali di Feynman a due loop e cinque punti e al loro ruolo nella fisica delle particelle.

Uno sguardo agli ampie di Feynman e al loro significato nelle interazioni delle particelle.

Questo articolo parla delle difficoltà nel calcolare i fattori di forma a tre anelli nella fisica delle particelle.

I ricercatori presentano un modo più veloce per risolvere equazioni differenziali complesse usando passeggiate casuali.

Una panoramica di come i metodi di deep learning affrontano le equazioni differenziali.

Nuovi metodi migliorano i calcoli per le equazioni differenziali che coinvolgono gruppi di Lie nella dinamica quantistica.

Metodo innovativo combina apprendimento automatico e fisica per risolvere equazioni differenziali.

Esplora i legami tra forme, trasformazioni e strutture algebriche nella matematica.

Uno sguardo alle dinamiche delle equazioni differenziali e ai punti di equilibrio.

Scopri come l'omogeneizzazione aiuta a comprendere in modo efficace materiali e sistemi complessi.

Un nuovo modo di capire il comportamento in sistemi complicati usando statistiche deformate.

Un'immersione profonda su come le funzioni d'onda plasmino la nostra comprensione dell'universo.

RandNet-Parareal accelera il tempo di risoluzione delle equazioni dipendenti dal tempo in modo efficiente.

Scopri come gli autoencoder avversari migliorano i modelli di machine learning con dati limitati.

Scopri come la stabilità modella i sistemi matematici e i fenomeni del mondo reale.

jinns migliora le reti neurali informate dalla fisica per varie applicazioni nel mondo reale.