Informatica - Analisi numerica

Nuove migliorie adattano i modelli di machine learning a dati rumorosi e irregolari.

Questo articolo presenta un nuovo approccio alla dissipazione viscosa nella convezione naturale.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza della simulazione per la dinamica dei fluidi.

Esplorare il comportamento delle onde elettromagnetiche in materiali che cambiano e le sue implicazioni.

Un nuovo metodo migliora l'analisi di sensibilità globale usando meno campioni di dati.

Esplora come la modellazione del trasporto reattivo aiuti nella scienza ambientale e nell'estrazione di energia.

Nuove tecniche di rete neurale migliorano le soluzioni per problemi di movimento dei fluidi.

Migliorare l'efficienza della cross validation per i metodi Radial Basis Function.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nell'inversione delle matrici, concentrandosi sulle matrici triangolari.

Un nuovo algoritmo automatizza la valutazione di integrali oscillatori complessi.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza dell'integrazione per dati sparsi in vari settori.

Un nuovo metodo basato sull'IA per una stima dello stato migliore e più veloce.

Presentiamo un metodo efficace per affrontare leggi di conservazione complesse su superfici irregolari.

Uno sguardo sulle equazioni matriciali di Sylvester e metodi efficienti per risolverle.

Un metodo per risolvere sistemi di Toeplitz a blocchi triangolari inferiori in modo efficiente usando MINRES precondizionato.

Impara a affrontare i problemi di coefficienti inversi usando le serie di Neumann.

La ricerca svela come la materia oscura influenzi le proprietà delle stelle di neutroni.

La ricerca presenta un nuovo metodo numerico per studiare il movimento delle cellule tumorali.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nel risolvere equazioni differenziali parziali complesse.

Esplorare il ruolo di BelNet nel migliorare l'apprendimento degli operatori per problemi complessi.

Questo articolo presenta un metodo per strutture stampate in 3D in modo efficiente.

Uno sguardo alla risoluzione della dinamica dei fluidi complessa con il metodo Weak Galerkin.

DiTTO combina il machine learning con i modelli di diffusione per risolvere le PDE in modo efficiente.

Ricerca su come gestire le transizioni di fase usando metodi numerici avanzati.

Una panoramica di due metodi per risolvere equazioni lineari.

Un nuovo metodo migliora le simulazioni del flusso dei fluidi usando reti neurali e metodi agli elementi finiti.

Un nuovo modello aiuta a prevedere e controllare la diffusione delle malattie nelle aree locali.

Esaminare le complessità della modellazione delle calotte glaciali e le sue implicazioni per l'innalzamento del livello del mare.

La ricerca analizza il focolaio di COVID-19 durante la seconda ondata a Birkenfeld.

Esaminando le interazioni tra i materiali sotto varie forze.

Questo studio presenta un metodo per soluzioni numeriche dell'equazione delle onde di larghezza uguale.

Un nuovo metodo numerico simula le reazioni dei cristalli liquidi ai campi elettrici.

Scopri come un nuovo approccio migliora la stima degli errori nella riduzione del modello.

Un nuovo metodo migliora le previsioni in sistemi incerti gestendo anche le risorse computazionali.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nella simulazione di sistemi fisici complessi.

Un metodo per analizzare la deformazione dei materiali usando tecniche di imaging a neutroni.

Uno studio sui metodi numerici per risolvere le equazioni integrali di Fredholm.

Scopri come l'ottimizzazione basata su sciami usa cooperazione e casualità per migliorare la risoluzione dei problemi.

Un nuovo strumento stima come le reti neurali reagiscono ai cambiamenti di input, fondamentale per la sicurezza.

Esplora il ruolo dei metodi numerici nella comprensione dei sistemi di Lie in vari campi.