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La ricerca svela metodi per stimare la geometria dello spazio usando grafi geometrici casuali.

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Investigando strutture esotiche nelle varietà e le loro implicazioni per comprendere lo spaziotempo.

Esplorando il legame tra curvatura e rango della matrice nei varietà di Grassmann e Stiefel.

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Questo studio esamina le transizioni di fase usando il problema di Cahn-Hilliard in geometrie uniche.

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Un nuovo approccio migliora i calcoli delle distanze su forme complesse per vari settori.

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Esaminando equazioni complesse in varietà tridimensionali e le loro implicazioni.

Uno sguardo agli instantoni e al loro significato in geometria e topologia.

Uno sguardo all'invariante di Casson-Sullivan e al suo ruolo nella classificazione delle forme.

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Sto studio introduce un approccio nuovo per la riduzione delle dimensioni usando la distanza Gromov-Wasserstein semi-rielaborata.

Esaminando il ruolo delle varietà matriciali nel migliorare i modelli di deep learning.

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Un nuovo approccio per i sistemi non lineari migliora l'efficienza e la precisione della modellazione.