大規模な二次最小化問題を効率的に解決する新しいアプローチ。
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大規模な二次最小化問題を効率的に解決する新しいアプローチ。
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この記事では、さまざまなシステムにおける結合保存則に対する新しいアプローチを紹介します。
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原子モデルと連続体モデルを組み合わせて、より良い材料予測をする方法。
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複雑な数学の問題を解くための方法に関する研究、いろんな分野で。
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さまざまな分野での不等式とコンパクトさを理解するための簡単なガイド。
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新しい方法が、ハールウェーブレットと半径多項式を使って複雑な微分方程式の解を改善する。
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この記事は、曲げがFRP筋の強度にどう影響するかを検討してるよ。
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免疫が病気の広がりにどんな影響を与えるかの見方。
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この記事では、複雑なキルヒホッフ型方程式を効率的に解く方法を紹介します。
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微分方程式の数値計算を改善するためのハイパーパラメータのファインチューニングに関する研究。
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新しい並列手法が相変化のシミュレーション効率と精度を向上させる。
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最適輸送とその実用的な応用のガイド。
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新しい方法が、並列計算を使って4次偏微分方程式の解法を速めることができるんだ。
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革新的な方法を使ってシミュレーションの速い成分と遅い成分を分離する研究。
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ランダムな変動が材料の挙動や相分離にどう影響するかを調査中。
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LDNetsは、データ駆動型技術を使って複雑なシステムをモデル化する新しいアプローチを提供する。
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この記事では、複雑な方程式を解くための登録技術を用いて、縮小基底法を強化することについて話しているよ。
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ラドン累積分布変換は、速い流体の流れのモデリングを強化するよ。
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この記事では、分散システムの制御問題を最適化するための技術について話してるよ。
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機械学習最適化のためのネステロフ法の新しい洞察を探る。
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深層学習と直接サンプリングを組み合わせることで、物体再構築の効率がアップするよ。
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研究は、バナッハ空間におけるオーバースムージングペナルティを使って解を安定化させることに焦点を当てている。
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ブロック単位上三角行列が機械学習にどう役立つか探ってみる。
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GTCURがテンソルを近似して効果的なデータ分析をする方法を学ぼう。
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可圧流体の挙動のメカニクスについての考察。
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確率シンプレックスの最適化を効率的に解決する新しいアルゴリズム。
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この記事では、確率的ヴォルテラ積分方程式を分析するための数値的方法について探ります。
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グレードメッシュデザインを使って弾性動力学の境界要素法の精度を向上させることを探ってる。
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効率的なテンソルデータ処理のためのTDEIMの紹介。
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細胞拡散のための点源モデルの妥当性を調査中。
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新しい拡散オペレーターを導入して、素材シミュレーションを改善するよ。
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新しい方法がコルモゴロフの洞察を使って乱流モデルの効率を向上させる。
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