Matematica - Analisi numerica

Quest'articolo parla di tecniche per migliorare la stabilità del sistema attraverso l'ottimizzazione del smorzamento.

Presentiamo TFPONets per risolvere problemi di interfaccia usando tecniche di deep learning.

Presentiamo ComFNO, un metodo per affrontare equazioni differenziali complesse usando il deep learning.

Esplora metodi per mantenere dati finanziari accurati e affidabili.

Metodi innovativi per soluzioni efficienti a problemi inversi complessi in vari settori.

Mamba offre un nuovo modo per analizzare sistemi complessi usando l'apprendimento automatico.

NMF compresso offre una soluzione pratica per analizzare grandi dataset in modo efficiente.

Un nuovo metodo migliora la rappresentazione dell'umidità nei modelli meteorologici.

Scopri come l'omogeneizzazione aiuta a comprendere in modo efficace materiali e sistemi complessi.

Questo articolo descrive metodi numerici per approssimare equazioni stocastiche complesse in natura e finanza.

Un'immersione profonda nelle reti neurali per la minimizzazione della variazione totale nelle immagini.

Nuove tecniche migliorano la simulazione della luce in materiali avanzati con strutture complesse.

Questo studio analizza come le bolle di vapore che collassano influenzano i materiali solidi vicini.

Una panoramica del metodo di Eulero implicito e delle sue applicazioni nell'inversione differenziale.

Nuove tecniche puntano a migliorare il trattamento del cancro alla prostata attraverso modelli basati sui dati.

Un nuovo metodo che usa le reti neurali per calcolare gli autovalori in grandi matrici.

Esplorando come i KAN migliorano le soluzioni per le sfide di controllo ottimale in vari settori.

Esplora il significato e gli usi delle matrici a blocchi nella matematica e nell'ingegneria.

Esplora il ruolo del Metodo di Lattice Boltzmann nello studio dei flussi multifase.

Nuove tecniche nella gestione dei sistemi quantistici migliorano i calcoli delle matrici di densità.

Presentiamo un metodo robusto per risolvere le equazioni di Navier-Stokes nella dinamica dei fluidi.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza delle reti neurali nelle applicazioni scientifiche.

Studio di modelli di machine learning che prevedono proprietà nei materiali solidi, concentrandosi sui difetti.

Tecniche per risolvere sfide nell'interpretazione dei dati usando precisione mista e regolarizzazione.

Le reti neurali razionali migliorano l'accuratezza e l'efficienza della dinamica dei fluidi nelle simulazioni.

Uno studio sulle tecniche per approssimare i valori singolari in varie applicazioni.

Esplorando metodi per simulare l'inquinamento atmosferico da una centrale a carbone.

Metodi per migliorare l'efficienza nella simulazione di flussi turbolenti complessi.

Un approccio strutturato per recuperare immagini nitide da versioni sfocate usando MHDM.

Esplorando una nuova dimostrazione per il teorema di composizione delle serie B usando alberi non etichettati.

Un nuovo metodo migliora la soluzione di equazioni lineari complesse in modo efficiente.

Un nuovo metodo migliora la sincronizzazione delle camere grazie all'uso innovativo dei tensori trifocali.

Un'analisi dettagliata dei risolutori per sistemi lineari sparsi con condizioni difficili.

Introducendo un nuovo metodo per il modello di consolidazione di Biot usando tecniche di lattice Boltzmann.

Esplora il comportamento e le applicazioni dei cristalli liquidi nella tecnologia e nella ricerca.

Un nuovo metodo recupera immagini chiare da versioni sfocate usando l'inferenza bayesiana.

Scopri come le frizioni centrifughe migliorano le prestazioni delle trasmissioni automatiche nei veicoli.

Un'immersione profonda nelle equazioni di diffusione a ordine variabile e nei loro metodi di soluzione.

Uno sguardo alle tecniche di stima degli errori nei metodi agli elementi finiti.

Metodi innovativi per migliorare l'accuratezza e la chiarezza delle immagini tramite tecniche dei tensori quaternion.