Articoli più recenti per Metodi Numerici

Nuovo metodo migliora la modellazione dei fluidi nella magnetoidrodinamica, garantendo accuratezza fisica.

Questo studio esplora come la PCA rivela le transizioni tra sistemi dispersivi e dissipativi.

Nuovi metodi migliorano stabilità e accuratezza nella risoluzione di equazioni complesse.

Una nuova funzione di perdita migliora l'affidabilità degli operatori neurali per risolvere le PDE.

Questo articolo parla di nuovi metodi per catturare con precisione gli urti nella dinamica dei fluidi.

Un metodo per calcolare in modo preciso gli autovalori e gli autovettori in problemi complessi.

Metodi per migliorare i processi di soluzione vicino a singolarità matematiche complesse.

Uno sguardo ai nuovi metodi per analizzare i flussi di gas, concentrandosi sui gas non ideali.

Investigare la propagazione delle onde usando operatori frazionari e metodi numerici avanzati.

Nuovo approccio usa reti neurali informate dalla fisica per simulazioni di dispersione acustica.

Un nuovo metodo migliora le soluzioni per le equazioni di Navier-Stokes nella dinamica dei fluidi.

Esplora come i sistemi quantistici interagiscono con il loro ambiente e le implicazioni per la tecnologia.

Nuovi metodi migliorano l’accuratezza nei modelli dominati dalla convezione usando tecniche di mesh avanzate.

Esplorare nuove tecniche nei metodi agli elementi finiti per applicazioni pratiche.

Un nuovo metodo migliora la velocità e l'uso della memoria nella risoluzione delle PDE ellittiche.

Introducendo un approccio efficiente per affrontare le equazioni di Hamilton-Jacobi-Bellman per una maggiore accuratezza.

Migliorare la stima degli autovalori attraverso nuove tecniche SoftFEM.

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

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

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

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

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.

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

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

Questo studio migliora le simulazioni fluidodinamiche usando una rete generativa avversariale all'interno dei metodi multigrid.

Presentiamo un metodo innovativo per simulazioni di magnetoidrodinamica accurate.

Un nuovo metodo per risolvere il modello BGK usando reti neurali.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nel prevedere le onde gravitazionali dai sistemi di buchi neri.

Esplorando le caratteristiche affascinanti e il significato delle stelle bosoniche nella fisica.

Questo articolo parla di un approccio quantistico per risolvere equazioni algebriche non lineari complesse.

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

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.

Analizzando la turbolenza tramite metodi numerici per una maggiore precisione e comprensione.

Combinare nodi sparsi e regolari migliora l'accuratezza nella risoluzione di problemi complessi.

Impara a affrontare equazioni dipendenti dal tempo usando tecniche di decomposizione e composizione.

Indagando soluzioni per problemi di controllo ottimale sotto vincoli specifici.