この記事は、さまざまな相互作用が時間とともにシステムの動作をどのように形成するかを考察している。
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コンピューターサイエンス - 数値解析
RSS流体の流れや物質輸送を正確にモデル化する新しい方法を探求中。
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新しい技術が天体物理現象のアインシュタインの方程式を解く精度を向上させてるよ。
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整数微分演算子の概要と、さまざまな分野での役割。
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この記事では、複合材料の剥離モデルを改善する方法について紹介します。
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新しい方法で制約付きPDEの解法が簡単になったよ。
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Unisolverは、Transformerフレームワークに完全なコンポーネントを組み込むことでPDEの解決を強化するんだ。
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バランスカット問題を効率的に解くためのシンプルな逆冪法を紹介するよ。
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この記事では、いろんな精度レベルを使って、最小二乗問題の精度を向上させる方法をレビューしてるよ。
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この記事では、さまざまな流れの中での粒子の挙動とその影響について考察してるよ。
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遅い流体の中の粒子の挙動を正確にモデリングする新しい方法。
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新しい技術が天気モデルの時間ステッピングを改善して、予測がよりよくなったよ。
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新しい制御方法が、ノイズの多い観測値を持つ複雑なシステムでの意思決定を改善する。
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高次の並列手法が心臓シミュレーションを大幅に高速化する。
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最新のテクニックで波の問題解決をどう早めるか学ぼう。
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この記事では、収束しない行列級数を合計する方法をレビューしているよ。
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新しい方法が工学における薄い板とシェルの解析を簡単にするよ。
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新しいアルゴリズムでテンソルネットワークの収束速度と精度が向上した。
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NGOは、複雑な偏微分方程式を効率的に解くためにニューラルネットワークを活用してるよ。
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この記事では、より良いモデリングのためにバーガーズ方程式を安定化させる方法について話してるよ。
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機械学習が複雑な偏微分方程式にどやって取り組んでるかを発見しよう。
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シミュレーションのための平面グラフを数学的に表現する方法。
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新しい技術が構造ダイナミクスシミュレーションの安定性と精度を向上させてるよ。
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オペレーター学習技術が神経ダイナミクスのモデル化をどう向上させるかを見てみよう。
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楕円型PDEを解くための測定と数値的手法に関する研究。
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GFN-ROMは、効率的なシミュレーションのためにグラフニューラルネットワークを使ってモデル秩の削減を強化する。
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NEIMは、効率的な分析のために複雑な非線形モデルを簡素化するためにニューラルネットワークを使用している。
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新しい方法は、複雑な時間分数方程式に効果的に取り組むためにニューラルネットワークを活用してるよ。
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この研究は、工学応用のための流体-構造相互作用予測を改善する方法を示してるよ。
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さまざまな分野で流体-構造相互作用の問題に対処する方法を探ってる。
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ニューラルネットワークを使って複雑な偏微分方程式を効率よく解く新しい方法。
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科学や工学における不確実性を正確にモデル化する方法。
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新しいフレームワークが不確実性に対処しつつ、PDEを効率的に解決するよ。
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アポロニウスのガスケットの構造と数学における重要性の概要。
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安定した数値手法は、プラズマ流のシミュレーション精度と応用を向上させる。
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この方法は、重要な特徴を保持しつつ、ノイズを減らして複雑で変わるデータを明確にするのに役立つよ。
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離散微積分と複雑な形状を理解するための応用についての紹介。
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バイオーストンポリノミアルがポリノミアル回帰手法をどう向上させるかを見てみよう。
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先端的なモデリング技術を使って、強磁性材料のダイナミクスを調べる。
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チェビシェフとテンソル列法を使った高速カーネル行列近似の新しい手法。
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