Informatica - Analisi numerica

Uno sguardo chiaro agli spettri degli operatori e agli pseudospettri per applicazioni matematiche.

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

Esaminando i metodi snapshot per una migliore modellazione dei sistemi complessi nel tempo.

Nuovi metodi migliorano la precisione e l'efficienza nelle simulazioni delle calotte glaciali.

Esplorando algoritmi quantistici per risolvere sistemi lineari con tensori a rango basso.

Una nuova strategia di calibrazione migliora la modellazione della roccia salina per lo stoccaggio dell'idrogeno.

La ricerca si concentra sul fermare i modelli d'onda dannosi nei sistemi biologici.

Esplora come la diffusione delle onde plasmi la tecnologia e la ricerca scientifica.

Questo articolo esamina i metodi per stimare l'errore statistico nelle simulazioni di tracciamento delle particelle.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini per oggetti in movimento nelle TAC.

Questo articolo parla dei metodi numerici per risolvere l'equazione frazionaria di Korteweg-de Vries.

Come la convezione e gli effetti termici influenzano l'interazione delle placche e la formazione dei supercontinenti.

Esplorando metodi avanzati per la proiezione del suono nei driver a compressione.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dei modelli stocastici con coefficienti irregolari.

Nuovo metodo migliora l'analisi della delaminazione nei materiali compositi aerospaziali.

Questo articolo parla del problema di Fekete e del suo impatto sull'accuratezza dell'interpolazione polinomiale.

Un'immersione profonda nell'importanza delle lamine di vortice nei flussi fluidi.

Scopri come LaSDI trasforma simulazioni complesse in modelli efficienti.

Nuovi metodi migliorano l'imaging radar per applicazioni di sicurezza.

Approcci innovativi per gestire le interazioni nei flussi fluidi per risultati migliori.

Un nuovo metodo migliora le tecniche di regolarizzazione DAE per maggiore efficienza e precisione.

I ricercatori vogliono migliorare le previsioni delle equazioni differenziali parziali usando operatori neurali.

Scopri come TEP trasforma il rilevamento dei bordi delle texture senza addestramenti complessi.

Nuove intuizioni sui risultati della RFA usando modelli matematici per il trattamento del cuore.

Scopri i metodi per trovare soluzioni ottimali in vari settori.

Uno sguardo all'algoritmo PDHG e al suo ruolo nei metodi di ottimizzazione.

I metodi a passo adattivo migliorano le simulazioni della dinamica di Langevin del comportamento delle particelle sotto forze casuali.

Un approccio fresco migliora i calcoli sulla varietà di Stiefel per varie applicazioni.

Gestire in modo efficiente grandi dati attraverso tecniche di approssimazione tensoriale a bassa rango.

Un nuovo approccio combina l'apprendimento automatico e la fisica per un'analisi dei materiali migliore.

I ricercatori stanno sviluppando metodi per risolvere efficacemente grandi sistemi lineari sparsi.

Tecniche per migliorare la qualità delle immagini da dati medici rumorosi.

Usare reti neurali per risolvere in modo efficiente equazioni differenziali parziali complesse.

Studio dei flussi MHD e del loro comportamento in configurazioni di Hele-Shaw.

L'algoritmo MOCCA migliora la velocità e la qualità delle immagini MRI usando dati incompleti.

Un nuovo metodo per prevedere il comportamento nelle equazioni di Hamilton-Jacobi vincolate.

Esplora l'efficacia di SVRG nel risolvere sfide di dati complessi e rumorosi.

Un approccio innovativo semplifica le soluzioni per le equazioni differenziali tensoriali non lineari in modo efficiente ed efficace.

Un metodo che migliora l'approssimazione dei modelli matematici usando reti neurali e elementi finiti.

Un metodo innovativo unisce il deep learning e tecniche numeriche avanzate per risolvere le leggi di conservazione.