この研究では、境界データを使って放物線方程式の未知の係数を求める方法を紹介してるよ。
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コンピューターサイエンス - 数値解析
RSS流体の流れの問題を解決するための数値解析手法の改善に関する研究。
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正則化手法が複雑なデータシナリオの明瞭さをどう改善するかを学ぼう。
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新しいアプローチで工学における非線形材料挙動の解決策が改善される。
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BGKモデルにおける粒子の挙動予測に機械学習を使った進展。
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新しいアプローチが波の反射を最小限に抑えて、流体力学のモデル精度を向上させるんだ。
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新しい方法は、通信とセンシングを組み合わせて、より良いチャネル推定を実現する。
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新しいアプローチは、固有値と固有ベクトルの発見を早めるためにニューラルネットワークを使ってるんだ。
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高次元データで機械学習のパフォーマンスを向上させる新しい方法。
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ポアンカレ不等式が偏微分方程式の数値解法において果たす役割を探求してみて。
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量子化学における結合クラスタ理論の進化と応用を見てみよう。
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新しい方法が樹状成長の追跡を改善して、材料の性能を向上させてるよ。
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不確実な環境での意思決定を深層学習がどう強化するかを調べる。
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この研究はランダムなドメインでのNPBEのスムーズな解を示していて、複雑な計算を助けてるよ。
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ガス混合物と粒子相互作用のための量子BGKモデルを調査中。
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反応拡散問題が科学や工学でどれだけ重要かを見てみよう。
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新しい方法がプラズマ物理学におけるローレンツゲージ条件の精度を改善する。
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流体力学におけるバーガーズ方程式とその応用を探る。
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新しい手法が行列の符号関数計算の精度を向上させる。
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効率的な熱分布モデルの新しい方法を検討中。
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科学や工学における対流拡散問題の改善された手法を探求しよう。
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研究が、多孔質材料を通る液体の動きについての洞察を明らかにした。
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新しい方法が複雑な方程式の計算時間を短縮する。
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iDARRは、ノイズの多い画像から明瞭さを取り戻す新しいアプローチを提供しているよ。
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不確実性のキャリブレーションを改善することで、いろんな分野での意思決定が良くなる。
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BNQNは数学における根を見つけるための、よりスムーズで頑丈な代替手段を提供します。
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動的な表面上のPDEを解くためのテクニックを探ってる。
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地熱井がエネルギー抽出効率を高めるためにどうモデル化されているかを学ぼう。
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性能向上のためのディリクレ境界条件を持つ制御システムに関する研究。
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さまざまな研究分野での不動点を見つけるための反復法を探ってる。
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研究者たちが最小限のデータで病気の拡散を追跡する新しいアプローチを開発した。
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摩擦下での弾性体のモデリングに関する研究で、エンジニアリングの精度を向上させるためのもの。
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カチマルツ法について学んで、線形システムを解く方法やその応用を知ろう。
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生物組織内の光をモデル化するための速いアプローチが医療画像を向上させる。
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新しい方法が勾配降下法を使って複雑なマルチスケール問題を簡素化するよ。
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Adamはディープラーニングモデルのトレーニングを改善して、勾配降下法を上回る方法を探ろう。
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新しい方法で、機械学習を使って複雑な方程式を解くのが楽になるよ。
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新しい方法が材料の微細構造変化を研究する効率を向上させる。
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DEIM-FSアルゴリズムがテンソル分解の効率をどう向上させるかを探ってみて。
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粘弾性流体の概要とOldroyd-Bモデルについて。
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