Informatica - Analisi numerica

Questo articolo presenta un approccio innovativo alle leggi di conservazione accoppiate in vari sistemi.

Un metodo per combinare modelli atomici e continui per previsioni migliori sui materiali.

Migliorare la precisione dei metodi a elementi spettrali in geometrie complesse.

Uno studio su metodi per risolvere un problema matematico complesso in vari campi.

Una guida semplice per capire le disuguaglianze e la compattezza in vari campi.

Un nuovo metodo migliora le soluzioni per equazioni differenziali complesse usando wavelet Haar e polinomi in raggi.

Questo articolo esamina come la flessione influisce sulla resistenza delle barre FRP.

Tecniche innovative per affrontare il flusso di Stokes nella dinamica dei fluidi usando metodi non adattati.

Ricerca su come i tratti nelle popolazioni cambiano nel tempo.

Uno sguardo a come l'immunità influisce sulla diffusione delle malattie nel tempo.

Questo articolo presenta un metodo per risolvere in modo efficiente equazioni complesse di tipo Kirchhoff.

Uno studio su come ottimizzare gli iperparametri per migliorare i metodi numerici delle equazioni differenziali.

Nuovi metodi paralleli migliorano l'efficienza e la precisione della simulazione per i cambiamenti di fase.

Una guida al trasporto ottimale e alle sue applicazioni pratiche.

Un nuovo metodo accelera la risoluzione delle equazioni differenziali parziali di quarto ordine utilizzando il calcolo parallelo.

Uno studio sulla separazione dei componenti rapidi e lenti nelle simulazioni usando metodi innovativi.

Studiando come le fluttuazioni casuali influenzano il comportamento dei materiali e la separazione di fase.

LDNets offrono un nuovo modo per modellare sistemi complessi usando tecniche basate sui dati.

Questo articolo parla di come migliorare i metodi a base ridotta con tecniche di registrazione per risolvere equazioni complesse.

La trasformata di distribuzione cumulativa del radon migliora la modellazione dei flussi di fluidi in rapido movimento.

Questo articolo parla di tecniche per ottimizzare i problemi di controllo nei sistemi distribuiti.

Esplorando nuove intuizioni nel metodo di Nesterov per l'ottimizzazione nel machine learning.

La ricerca esplora il comportamento dei neuroni e l'apprendimento usando metodi numerici e il modello NNLIF.

Combinare il deep learning con il campionamento diretto aumenta l'efficienza nella ricostruzione degli oggetti.

La ricerca si concentra sul stabilire soluzioni usando penali di oversmoothing negli spazi di Banach.

Esplorare come le matrici blocco unitriangolari possano aiutare nel machine learning.

Scopri come GTCUR approssima i tensori per un'analisi dei dati efficace.

Uno sguardo a come le reti neurali possono approssimare soluzioni a equazioni complesse.

Uno sguardo alla meccanica del comportamento dei fluidi nel flusso comprimibile.

Un algoritmo fresco per affrontare l'ottimizzazione nel simplex di probabilità in modo efficiente.

Questo articolo esplora metodi numerici per analizzare equazioni integrali di Volterra stocastiche.

Esplorando la maggiore accuratezza nei metodi agli elementi di confine per l'elastodinamica usando design di mesh graduati.

Uno sguardo a TDEIM per un'elaborazione efficiente dei dati tensoriali.

Indagare la validità della modellazione a sorgente puntuale per la diffusione cellulare.

Introducendo un nuovo operatore di diffusione per migliorare le simulazioni di materiali.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dei modelli di turbolenza usando le intuizioni di Kolmogorov.

Capire i punti di Fekete e il loro impatto sull'interpolazione polinomiale.

Migliorare le prestazioni nei cluster di antenne per sistemi di comunicazione efficienti.

Un metodo per valutare l'errore nelle soluzioni numeriche per sistemi complessi nel tempo.

Un nuovo approccio per modellare la dinamica dei fluidi complessi e il comportamento delle spruzzate.