新しいツールで、アーティストがアニメーションの流体の動きをコントロールしやすくなったよ。
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コンピューターサイエンス - 数値解析
RSS輸送係数が変化する条件下でのシステムの挙動をどう示すかを探る。
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数値的手法を使って保存則における衝撃プロファイルの安定性を探る。
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ハンター・サクストン方程式を解くための数値的手法とその精度を探ってみよう。
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asQは、地球科学計算を速くするために時間並列法を強化する。
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波動方程式の数値解法に関する詳しい研究。
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研究が、空気を注入した燃料を含む材料の火災ダイナミクスに関する洞察を明らかにした。
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テンソル分解を使って複雑なデータ分析を簡単にする新しい方法を見つけよう。
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物理情報ニューラルネットワークのトレーニングを改善する新しい方法。
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新しいアプローチが、PDEを解く深層学習の効果を高める。
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スプライン関数や積分技術を使って微分方程式の数値解を探ること。
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ニューラルネットワークが偏微分方程式を効果的に解決する方法を学ぼう。
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新しい方法で乳腺組織の特性を理解するのが進んで、腫瘍の発見がもっと良くなるよ。
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新しい方法が流体力学の対流拡散方程式の数値精度を向上させる。
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DPNOは、並列処理を使って複雑なPDEの解法の正確さと効率を高める。
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ランダム性がいろんなシステムやそれに対する理解にどう影響するかを見てみよう。
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エンジニアがどうやって数学を使って材料の亀裂を予測するかを学ぼう。
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神経ネットワークが分類タスクの高次元の課題にどう取り組むかを探る。
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境界積分方程式とその応用についてのシンプルな見方。
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チェビシェフ特徴ニューラルネットワークは、関数近似タスクの精度を向上させる。
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ProxSkipは、逆問題における画像処理をスピードアップしつつ、品質を維持するよ。
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サイクロンの科学とモデル化についての探求。
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複雑な制御課題を効率的に解決するための新しいアプローチ。
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専門家は、構造物を解体せずに金属の腐食を検出するために高度な方法を使っている。
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浮動小数点の合計が計算の精度にどう影響するかを探ってみて。
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LODメソッドが複雑なマルチスケールの課題をどうやって簡素化するか学ぼう。
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QMCとメディアントリックがいろんな分野で推定をどう改善するか学ぼう。
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デザインが複雑な問題解決のためのニューラルオペレーターをどう強化できるか学ぼう。
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科学者たちは、さまざまな環境での流体の挙動をよりよく予測するためにニューラルネットワークを使っている。
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この記事では、第二種フレドホム積分方程式を解く方法について話してるよ。
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リアルタイムデータが科学モデルの精度をどう高めるか学ぼう。
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研究者たちは、磁気軸の探索を利用してステラレーター設計の複雑さに取り組んでいる。
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熱と流体がどのように混ざるかを数学的手法を使って見てみる。
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魚の学習を数理モデルで見る。
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数値解析が複雑な確率微分方程式を解くのにどう役立つかを探る。
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移動メッシュ技術が電子の挙動研究をどう簡単にするか学ぼう。
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科学者たちは、量子の課題を効率的に解決するために固有対分割を使ってるんだ。
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ワックスプレス座標について学んで、その応用が世界を形作るのにどう役立ってるかを知ろう。
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複雑な動きや変化の方程式を解くための効率的な方法を提供するツールボックス。
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DG-CG法について学んで、波動方程式を解く方法やその重要性を理解しよう。
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