Informatica - Analisi numerica

Esaminando il comportamento dei fluidi con un metodo numerico per una comprensione migliore.

Un nuovo metodo migliora il ripristino delle immagini con reti danneggiate.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza della propagazione delle onde.

Un nuovo approccio con reti neurali migliora la precisione nelle leggi di conservazione iperboliche.

Uno sguardo ai metodi moderni nel design ingegneristico per efficienza e prestazioni.

Questo articolo parla dei vantaggi della Rete Neurale Spettrale di Chebyshev per risolvere equazioni differenziali.

Scopri il ruolo dell'apprendimento degli operatori nel migliorare le previsioni basate sui dati in diversi settori.

Un nuovo ottimizzatore adattivo riduce l'uso di memoria nell'addestramento di grandi reti neurali.

Scopri come KMC aiuta ad analizzare il movimento delle particelle nei sistemi biologici.

Quest'articolo esplora come varie interazioni influenzano il comportamento del sistema nel tempo.

Esplorando nuovi metodi per modellare con precisione il flusso dei fluidi e il trasporto delle sostanze.

Nuove tecniche migliorano l'accuratezza nella risoluzione delle equazioni di Einstein per i fenomeni astrofisici.

Una panoramica degli operatori integrodifferenziali e del loro ruolo in vari campi.

Questo articolo presenta un metodo per migliorare il modello di delaminazione nei materiali compositi.

Nuovi metodi semplificano la risoluzione delle PDE con vincoli.

Unisolver migliora la risoluzione delle PDE integrando componenti complete in un framework Transformer.

Introducendo un metodo inverso semplice per risolvere problemi di taglio bilanciato in modo efficiente.

Questo articolo esamina metodi per migliorare l'accuratezza dei problemi di minimi quadrati utilizzando diversi livelli di precisione.

Questo articolo esamina il comportamento delle particelle in vari flussi e le sue implicazioni.

Nuovi metodi per modellare con precisione il comportamento delle particelle in fluidi a movimento lento.

Una nuova tecnica migliora il passaggio del tempo nei modelli meteorologici per previsioni più precise.

Un nuovo metodo di controllo migliora il processo decisionale nei sistemi complessi con osservazioni rumorose.

Un metodo parallelo ad alta ordine accelera notevolmente le simulazioni cardiache.

Scopri come le tecniche moderne accelerano la risoluzione dei problemi delle onde.

Questo articolo rivede metodi per sommare serie di matrici non convergenti.

Un nuovo metodo semplifica l'analisi di piastre e gusci sottili in ingegneria.

Un nuovo algoritmo migliora la velocità e la precisione della contrazione delle reti tensoriali.

Le ONG usano reti neurali per semplificare la risoluzione di equazioni differenziali parziali complesse in modo efficiente.

Questo articolo parla di metodi per stabilizzare l'equazione di Burgers per un modeling migliore.

Scopri come il machine learning sta affrontando equazioni differenziali parziali complesse.

Un metodo per rappresentare matematicamente i grafi piani per simulazioni.

Nuove tecniche migliorano la stabilità e l'accuratezza nelle simulazioni di dinamica strutturale.

Uno sguardo a come le tecniche di apprendimento degli operatori migliorano la modellazione delle dinamiche neurali.

Uno studio sull'uso di misurazioni e metodi numerici per risolvere PDE ellittiche.

GFN-ROM migliora la riduzione dell'ordine del modello usando reti neurali grafiche per simulazioni efficienti.

NEIM usa reti neurali per semplificare modelli non lineari complessi per un'analisi efficiente.

Nuovi metodi usano le reti neurali per affrontare in modo efficace equazioni frazionali nel tempo complesse.

Questo studio presenta un metodo per migliorare le previsioni dell'interazione fluido-struttura per applicazioni ingegneristiche.

Esplorando metodi per affrontare problemi di interazione fluido-struttura in vari settori.

Un nuovo metodo che sfrutta le reti neurali per risolvere in modo efficiente equazioni differenziali parziali complesse.