確率的アレン・カーン方程式の材料科学における重要性と応用について探る。
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神経ネットワークと従来の技術を組み合わせて流体の挙動を予測する。
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交互ミラー下降法とそれが二人零和ゲームに与える影響を見てみよう。
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ホモトピー法は、複雑な問題をシンプルな問題に結びつけることで形状最適化を改善するよ。
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修正ラグランジュ乗数法を使った勾配流の数値法の改善。
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新しい方法でEITが改善されて、より良い医療画像と診断が可能になるよ。
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新しい方法が、金融や工学の高次元最適制御問題に対する解決策を向上させるんだ。
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限られた測定を使って波の挙動を再構築する新しいアプローチ。
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新しい型システムが数値計算の丸め誤差分析を強化する。
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ランク・リベイラーはマトリックスのランクを推定して、データ分析や機械学習などを助けるよ。
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新しい技術で、いろんな業界の多流体フローのモデリング精度が向上してるよ。
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マトリックススケッチングが大きなデータセットをどう簡単にするか学ぼう。
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音波を使って隠れたひびを見つける方法が安全性と検査プロセスを向上させる。
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GPUを使った方法は、適応有限要素計算を強化して、スピードと効率を向上させる。
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この記事では、CGL方程式を使ったプラズマの異方性を研究する新しい方法について話してるよ。
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材料がストレスにどう反応するかと、それを分析する方法を見てみよう。
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さまざまな条件下でのランダム化準モンテカルロ法がいかに積分を推定するかを見てみよう。
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データ同化とフィルタリングのための高度な技術を覗いてみよう。
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シュレディンガー方程式を数値的に解く際に、透過境界条件を適用する方法を学ぼう。
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新しい手法が大規模線形システムの解決効率を高めてるよ。
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ラングビン動力学における統計的エラーに関する研究、いろんな数値積分法を使って。
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マルチレベル法が複雑な問題解決における誤差推定をどう改善するか学ぼう。
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円筒シアレッツは、動的オブジェクトのスキャンで画像の明瞭度を高める。
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効率的な擬似2Dクーロン系のシミュレーションの新しいアプローチが紹介された。
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この記事では、コンドラチェフ空間の拡張について、分数滑らかさを含めることが話されてるよ。
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SPODは、時間と空間にわたるシステムの挙動を正確に捉えることで、モデリングの効率を高めるんだ。
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p-ラプラスのデータ分析や複雑なシステムでの役割を調査中。
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この記事では、未知の量を推定する際の計算コストを減らす方法を紹介するよ。
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動的システムを分析する際の二次行列ペンシルの役割についての考察。
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数学モデルがサンゴ礁と有害な大型藻類の相互作用を調べてるよ。
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材料科学におけるフェーズフィールド問題の数値解析手法について。
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パッチダイナミクスがマルチスケールモデリング技術をどう改善するかを見てみよう。
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シーケンシャルデータの結果予測におけるトランスフォーマーの役割を探る。
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新しい方法で、フロー更新を使って最適輸送問題の効率がアップするよ。
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SWIFTは大気輸送法を改善して、シミュレーションに必要な特性を確保するんだ。
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この研究では、ゲームにおける複雑な係数の逆問題を解く方法を紹介してるよ。
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IPMについて学んで、MLMCがさまざまなアプリケーションでの性能をどう向上させるかを知ろう。
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新しい手法がバーガーズ方程式の衝撃形成を効率的に扱う。
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量子と古典的方法を組み合わせて流体運動方程式に取り組む。
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革新的なサンプリング技術が、機械学習の複雑な分布における課題を解決します。
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