Matematica - Analisi numerica

Scoprire come gli approcci basati sui dati migliorano la comprensione del comportamento dei materiali.

Questo studio analizza il trasferimento di calore e il movimento dei fluidi nei materiali porosi usando un modello a elementi finiti.

Questo studio mostra come lo sbucciamento della griglia chiarisca le forme delle parabole attraverso la rimozione strutturata dei punti.

Introducendo un metodo per semplificare i calcoli delle condizioni al contorno per l'equazione di Schrödinger.

Migliorare la stima degli autovalori attraverso nuove tecniche SoftFEM.

Questo lavoro introduce un nuovo metodo per stimare i processi di diffusione usando tecniche di Monte Carlo multi-livello.

CBC3D offre una generazione di mesh migliorata per la pianificazione chirurgica e le simulazioni.

Nuovo integratore migliora la simulazione della dinamica delle particelle per le equazioni di trasferimento termico.

Un nuovo algoritmo numerico migliora le soluzioni per i problemi autovalore di Laplace in settori circolari.

Il machine learning migliora i modelli di viscosità artificiale per simulazioni numeriche più accurate.

Introducendo tecniche migliorate per problemi di scattering delle onde tramite equazioni innovative.

Uno sguardo a come il metodo IPDG aiuta a risolvere problemi di autovalori nei materiali.

Nuove tecniche migliorano le simulazioni del flusso di fluidi per ingegneri e scienziati.

Un nuovo metodo migliora la risoluzione di equazioni complesse in più dimensioni.

Uno studio rivela le dinamiche delle onde e le loro applicazioni in vari settori.

Metodi in avanti per migliorare la modellazione degli urti fluidi nei flussi ad alta velocità.

Esaminando come le barriere mareomotrici rispondono ai terremoti e garantendo la sicurezza.

Uno sguardo a come le derivate frazionarie influenzano vari campi scientifici.

Questo studio mostra come le reti neurali migliorano il precondizionamento per risolvere sistemi lineari sparsi.

Un nuovo approccio migliora la risoluzione di problemi di flusso complessi con metodi a celle finite.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nella stima dei parametri di stabilizzazione in ingegneria.

Esplorando l'impatto della qualità della mesh sulla precisione della simulazione dei tessuti molli.

Un nuovo metodo affronta la sfida delle equazioni ad alta dimensione in fisica e ingegneria.

Uno sguardo a come l'apprendimento avversariale migliora le tecniche di separazione del segnale.

Questo articolo parla di come modellare strutture sottili come il diaframma a partire da immagini mediche.

Nuovi metodi combinano deep learning e tecniche di campionamento per un'imaging migliore.

Uno sguardo all'importanza e all'applicazione delle equazioni ADR nella scienza.

Esplorando soluzioni efficienti per sistemi lineari complessi usando tecniche multigrid.

Introducendo nuove strategie per risolvere problemi di ottimizzazione convessa in modo efficiente.

Scopri come l'analisi dell'errore all'indietro migliora il metodo di Newmark per una maggiore precisione.

Introducendo un nuovo modo di simulare particelle in ambienti di plasma usando lo schema Particle-in-Fourier.

Il metodo di Newton proiettato migliora l'efficienza nei problemi inversi lineari bayesiani.

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

Uno sguardo a come le fasi interagiscono in vari sistemi usando modelli matematici.

Un nuovo algoritmo migliora la ricostruzione delle immagini interne nella diagnostica medica usando l'EIT.

Esplorare metodi innovativi nella modellazione di chiusura usando tecniche di machine learning.

Esplorare i metodi HDG per la simulazione delle onde nei materiali elastici con proprietà variabili.

Un metodo per risolvere le PDE paraboliche in modo più efficiente.

Le FDE neurali combinano reti neurali e equazioni differenziali frazionarie per migliorare la modellazione di sistemi complessi.

Esplorando nuovi metodi per modellare e capire il comportamento dei fluidi vischiosi vicino ai confini.