工学や生物学における多孔弾性材料のための数学的手法についての研究。
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コンピューターサイエンス - 数値解析
RSS橋や車両のような複雑なシステムでの安定性を高める新しいアプローチ。
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MOP-UPは、革新的な次元削減技術を使って複雑なデータセットの隠れたバリエーションを明らかにする。
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新しい方法で複雑なパラメトリックPDEの解決効率が向上してるよ。
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新しいアルゴリズムがネットワークの信頼できる次元推定を提供するよ。
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新しい方法が、急速に減衰する複雑な数学方程式に効率的な解決策を提供する。
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この方法は、計算を減らしながら精度を保つことで流体の流れの分析を改善するんだ。
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この記事では、ソーシャルメディアが意見の変化やダイナミクスにどんな影響を与えるかを探るよ。
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新しいフレームワークが膨大なデータコレクションのクラスタリング精度と効率を向上させる。
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伝統的なデバイスを使わず、MUSICアルゴリズムを用いたマイクロ波イメージングの新しいアプローチ。
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この記事では、数値解法がODEモデルのパラメータ推定にどのように影響するかを検討しています。
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難しい境界値問題を解くための弱いガレルキン法に関する研究。
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微分代数方程の基本を探って、その重要性をいろんな分野で見てみよう。
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機械学習の技術が、より早くて効率的な問題解決を通じて固体力学を変えつつあるよ。
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腫瘍細胞と健康な細胞が時間をかけてどうやって相互作用するかの研究。
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新しい適応的手法がハミルトニアンモンテカルロを使ったベイズ推論を改善する。
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データ駆動型技術を通じて変化するシステムを理解するためのフレームワーク。
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新しい方法が材料と不規則な形状のモデリングの課題に対処してる。
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オペレーター学習とPDEのためのHJ-Netフレームワークについて見てみよう。
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ハイエナニューラルオペレーターの偏微分方程式解決における効率を探る。
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この記事では、複雑な対流支配の拡散問題に対処する新しい方法を紹介します。
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この記事では、分数楕円PDEを効率的に解くための縮小次数モデルについて解説してるよ。
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深層ニューラルネットワークを使って熱伝導データを分析して、潜在的な関数を特定する。
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アーノルディアルゴリズムが行列関数の近似にどう役立つか学ぼう。
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新しい方法が電磁シミュレーションの精度と効率を向上させてる。
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複雑な方程式に効果的な解決策を見つけるためにVieta-Lucasウェーブレットを探求中。
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この研究は、平面スプラインの寸法とその使い方について新しい視点を提供してるよ。
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流体が固体材料とどう相互作用するかを探ってて、工学や医療に影響を与えてるよ。
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ドリフトと拡散を推定する新しい方法で確率モデルの精度を向上させる。
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新しいフレームワークが不連続性を持つ複雑な双曲型PDEの予測を改善する。
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二つの異なる流体の相互作用を正確にシミュレーションする方法。
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サンプリング定理の概要と信号表現における重要性。
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多体システムダイナミクスの基本とその応用を学ぼう。
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新しいモデルがポアソンノイズを効果的に減らして画像の鮮明さを向上させる。
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革新的な方法が、いろんな分野の複雑な制御問題で効率を向上させてる。
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研究者たちはボソニック・ハミルトニアンを正確に推定する革新的なプロトコルを紹介した。
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コッセラット棒理論が工学や生体力学にどう影響しているかを見てみよう。
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この記事では、物理学における初期値問題を解くための新しい方法を紹介します。
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MUSICアルゴリズムが限られた背景情報で異常を特定する方法を探る。
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有限要素法を使った曲面上の流体の流れをモデル化する革新的な手法。
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