不規則な境界を持つ楕円型PDEに対処するための新しいアプローチ。
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新しいシステムがPanAirのプロセスを効率的な航空機分析のために簡素化したよ。
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この記事では、質量とエネルギーを保存しながらNLS方程式を解く方法を紹介するよ。
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非破壊検査での圧力適用からデータを最大限に活用しよう。
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この論文は、高次元パラメータに対する階層ベイズモデルの誤差境界について調べてるよ。
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チズホルム近似が2変数の関数を推定するのにどう役立つか学ぼう。
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核工学における中性子輸送方程式を最適化するためにテンソルネットワークを使う。
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新しいSPH手法が、変形下のプレートとシェルのシミュレーションを改善する。
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新しい手法が、ノイズの多いデータの課題にもかかわらず、曲線の滑らかさを改善する。
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GMLSとRBF-FDメソッドの詳細な比較で、正確な表面微分計算について。
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新しいアプローチで、不規則な風景での波のシミュレーションが改善され、より良い予測ができるようになった。
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この記事では、噂がどのように広がるかと、その影響を管理する方法について考察しています。
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新しい方法がリーマン技術を使って対称固有値問題の解決速度を向上させる。
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新しいアプローチは、流体力学のために動的モード分解と時間依存モデルを組み合わせてるんだ。
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ロボティクスにおける動きの基本を見てみよう。
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ディープラーニングを使ってバスケットオプションの価格精度を向上させる。
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LLBar方程式を深く見て、その技術への影響を考えてみよう。
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機械学習を使って、小惑星を軌道の動きで分類する。
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数値計算を通じて流体力学の地元の保全法則を勉強中。
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最適なデザインがベイズパラメータ推定技術をどう改善するか探ってるよ。
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切り捨て法がノイズの多いデータでも導関数を推定するのにどう役立つかを学ぼう。
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流体の動きを理解することは、石油とガスの生産を効率的にするための鍵だよ。
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新しい方法が、さまざまな科学分野でシミュレーションの速度と精度を向上させる。
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種の相互作用と個体群動態の数学モデルを探る。
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この研究は、流体の流れのシミュレーションを向上させ、複雑な形状を管理するための状態再分配を示してるよ。
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効果的な漁獲割当管理は、魚の個体数と食料安全保障を維持するためにめっちゃ大事だよ。
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この記事では、機械学習を活用したシミュレーションにおける分布のシフトの問題を扱ってるよ。
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溶媒が分子の安定性や相互作用エネルギーにどう影響するかの研究。
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新しい方法がボース＝アインシュタイン凝縮体のシミュレーションの精度と効率を向上させてるよ。
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新しい方法が、科学の複雑な方程式に対するディープラーニングの応用を改善する。
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ytoptを使って科学計算のパフォーマンスを向上させる新しい方法。
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コンポジットデザインを通じて、もろい材料を強化する新しい方法の研究。
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重要な特徴を維持しながらモデルの複雑さを減らす新しい方法。
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テンソルについて学んで、データ分析や機械学習における重要性を理解しよう。
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新しい技術が適応法を使って複雑なシステムのパラメータ同定を向上させる。
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新しい方法が欠陥のある材料の精度と効率を向上させる。
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アンサンブルカルマン反転を使った動的逆問題への新しいアプローチ。
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データ分析と外れ値管理のためのスプライン近似の実用ガイド。
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流体流動デバイスの性能を革新的なデザイン戦略で向上させる方法。
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評価を少なくして数値積分の精度を高める新しいアプローチ。
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効率的な準周期シュレディンガー固有値問題のための縮小射影法を紹介します。
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