Grassmann多様体とStiefel多様体における曲率と行列のランクの関係を探る。
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さまざまなシステムにおけるフェーズの相互作用を数学モデルを使って見てみる。
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新しいアルゴリズムがEITを使った医療診断で内部画像再構成を改良したよ。
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機械学習技術を使ったクローズモデルの革新的な手法を探る。
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物性が異なる弾性材料での波シミュレーションのためのHDG手法を探求中。
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放物型偏微分方程をより効率的に解く方法。
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ニューラルFDEは、複雑なシステムのモデル化を改善するために、ニューラルネットワークと分数微分方程式を組み合わせてるんだ。
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境界付近の粘性流体の振る舞いをモデル化して理解する新しい方法を探ってる。
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新しいモデルが複雑な条件下でのガスフローシミュレーションを改善した。
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新しい方法でフーリエベッセル関数を使って表面の粗さの分析がより良くなったよ。
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新しい方法が混合有限要素法を使って大気モデルの効率と精度を向上させる。
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シュタイフェル多様体における測地線、注入半径、カットポイントに関する研究。
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新しい方法が複雑なシステムのコンピュータモデルでのデータ転送を改善する。
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Matern型ランダムフィールドがデザインの信頼性とパフォーマンスをどう向上させるか学ぼう。
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この研究は、マルチグリッド法の中で生成対抗ネットワークを使って流体シミュレーションを向上させるものだよ。
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新しい方法は、効率的なデザインのためにニューラルネットワークと勾配不要最適化を組み合わせてる。
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新しい方法が極限条件下でのガス流れ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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この記事では、データ分析を使って保存法則を特定する方法を紹介するよ。
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ノイズのあるデータからPDEの未知の項を再構成するための正則化手法の研究。
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正確な磁気流体力学シミュレーションのための革新的な手法を紹介するよ。
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イオンがどう移動して細胞の機能に影響を与えるかを探る。
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新しいアプローチが機械学習技術を使って乱流シミュレーションを強化する。
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ランダムスケッチングがデータ分析の逆問題へのアプローチをどう改善するかを学ぼう。
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神経ネットワークを使ってBGKモデルを解く新しい方法。
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確率微分方程式の概要と様々な分野での重要性。
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数学的応用のための演算子スペクトルと擬似スペクトルの明確な視点。
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この研究は、ユニークな形状でカーン-ヒリアード問題を使って相転移を調べてるよ。
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時間をかけて複雑なシステムのモデルをより良くするためのスナップショット手法を検討中。
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新しい手法が氷床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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低ランクテンソルを使った線形システム解決のための量子アルゴリズムを探る。
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新しいキャリブレーション戦略が水素貯蔵のための塩岩のモデリングを改善した。
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研究は、生物システム内の有害な波のパターンを止めることに焦点を当てています。
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波の散乱が技術や科学研究にどんな影響を与えているか探ってみよう。
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この記事では、粒子追跡シミュレーションにおける統計誤差を推定する方法を検討します。
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新しい方法で、CTスキャンの動いている物体の画像品質が向上したよ。
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この記事では、分数型コルテウェグ-デフリース方程式を解くための数値的手法について話してるよ。
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対流と熱の影響がプレートの相互作用や超大陸の形成にどんな影響を与えるか。
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圧縮ドライバーでの音響投影の先進的な方法を探る。
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新しい手法で不規則な係数を持つ確率モデルの分析が向上する。
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新しい方法が航空宇宙の複合材料の剥離分析を改善したよ。
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