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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逆問題と正確な再構築のための方法についての概要。
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新しい方法が、変数スケーリングを使って複雑な方程式のトレーニング効率を向上させるよ。
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新しい方法が工学と数学におけるヘルムホルツ問題の解決策を強化してるよ。
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結晶シミュレーションでエネルギー安定性を研究すると、材料の挙動予測がよくなるんだ。
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多孔質材料における流体の動きを理解する新しい方法を探ってる。
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地下貯蔵における二酸化炭素注入戦略を改善するためのフレームワーク。
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fKANsとそれが機械学習のパフォーマンスに与える影響を探る。
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この記事では、GPU技術を使った流体の流れをシミュレートする新しい方法について探求しているよ。
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テンソル代数の概要とデータ分析への応用。
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新しい方法で、厳しい仮定なしに勾配流のエネルギー安定性が向上したよ。
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この研究は、微小重力環境での溶融金属の滴のシミュレーションを改善するんだ。
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新しい方法がマルコフモデリングを強化して、複雑な時系列データの分析における限界を克服するよ。
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この記事では、楕円PDEの数値手法についてレビューしてて、コロケーションとニューラルネットワークに焦点を当ててるよ。
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ランク1ラティスを使って関数を正確に推定する新しい方法が紹介された。
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ニューラルモデルの効率的なファインチューニングのためのグループ・アンド・シャッフル行列を紹介します。
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デジタルネットが複雑な数学的作業の効率をどう改善するかを発見しよう。
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新しい技術が粒子の動きをシミュレーションする精度と効率を向上させてる。
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