新しい方法が帯電粒子シミュレーションの効率を高める。
Zhengyang Lei, Sihong Shao
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ベイズフィルタリングがノイズの多い観測をどうやって扱って、システムの状態を推定するかを学ぼう。
Kasper Bågmark, Adam Andersson, Stig Larsson
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多相流の研究とそれをモデリングするための技術についての紹介。
Bindi M. Nagda, Aaron Barrett, Boyce E. Griffith
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新しいツールで、アーティストがアニメーションの流体の動きをコントロールしやすくなったよ。
Ryusuke Sugimoto, Jeff Lait, Christopher Batty
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輸送係数が変化する条件下でのシステムの挙動をどう示すかを探る。
Shiva Darshan, Andreas Eberle, Gabriel Stoltz
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数値的手法を使って保存則における衝撃プロファイルの安定性を探る。
Lucas Coeuret
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ハンター・サクストン方程式を解くための数値的手法とその精度を探ってみよう。
Thomas Christiansen
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asQは、地球科学計算を速くするために時間並列法を強化する。
Joshua Hope-Collins, Abdalaziz Hamdan, Werner Bauer
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波動方程式の数値解法に関する詳しい研究。
Mukul Dwivedi, Tanmay Sarkar
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研究が、空気を注入した燃料を含む材料の火災ダイナミクスに関する洞察を明らかにした。
Julio Cesar Agustin Sangay, Alexis Rodriguez Carranza, George J. Bautista
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テンソル分解を使って複雑なデータ分析を簡単にする新しい方法を見つけよう。
Katherine Keegan, Elizabeth Newman
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物理情報ニューラルネットワークのトレーニングを改善する新しい方法。
Youngsik Hwang, Dong-Young Lim
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新しいアプローチが、PDEを解く深層学習の効果を高める。
Yesom Park, Changhoon Song, Myungjoo Kang
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スプライン関数や積分技術を使って微分方程式の数値解を探ること。
Gustavo H. O. Salgado, João P. R. Romanelli
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ニューラルネットワークが偏微分方程式を効果的に解決する方法を学ぼう。
Joost A. A. Opschoor, Philipp C. Petersen, Christoph Schwab
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新しい方法で乳腺組織の特性を理解するのが進んで、腫瘍の発見がもっと良くなるよ。
Eric Lindström, Larisa Beilina
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新しい方法が流体力学の対流拡散方程式の数値精度を向上させる。
S. V. Raghurama Rao, K. S. Shrinath, Ankit Ruhi
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DPNOは、並列処理を使って複雑なPDEの解法の正確さと効率を高める。
Qinglong Ma, Peizhi Zhao, Sen Wang
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ランダム性がいろんなシステムやそれに対する理解にどう影響するかを見てみよう。
Ziheng Guo, Igor Cialenco, Ming Zhong
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エンジニアがどうやって数学を使って材料の亀裂を予測するかを学ぼう。
Ram Manohar, S. M. Mallikarjunaiah
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神経ネットワークが分類タスクの高次元の課題にどう取り組むかを探る。
Andres Felipe Lerma-Pineda, Philipp Petersen, Simon Frieder
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境界積分方程式とその応用についてのシンプルな見方。
Akshay Rane, Kunalkumar Shelar
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チェビシェフ特徴ニューラルネットワークは、関数近似タスクの精度を向上させる。
Zhongshu Xu, Yuan Chen, Dongbin Xiu
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ProxSkipは、逆問題における画像処理をスピードアップしつつ、品質を維持するよ。
Evangelos Papoutsellis, Zeljko Kereta, Kostas Papafitsoros
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サイクロンの科学とモデル化についての探求。
Théo Lavier
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複雑な制御課題を効率的に解決するための新しいアプローチ。
Gabriele Ciaramella, Michael Kartmann, Georg Müller
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専門家は、構造物を解体せずに金属の腐食を検出するために高度な方法を使っている。
Andrej Brojatsch, Bastian Harrach
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浮動小数点の合計が計算の精度にどう影響するかを探ってみて。
Peichen Xie, Yanjie Gao, Jilong Xue
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LODメソッドが複雑なマルチスケールの課題をどうやって簡素化するか学ぼう。
Tao Yu, Xingye Yue
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QMCとメディアントリックがいろんな分野で推定をどう改善するか学ぼう。
Zexin Pan
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デザインが複雑な問題解決のためのニューラルオペレーターをどう強化できるか学ぼう。
Vu-Anh Le, Mehmet Dik
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科学者たちは、さまざまな環境での流体の挙動をよりよく予測するためにニューラルネットワークを使っている。
Lizuo Liu, Tongtong Li, Anne Gelb
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この記事では、第二種フレドホム積分方程式を解く方法について話してるよ。
Francesca R. Crucinio, Adam M. Johansen
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リアルタイムデータが科学モデルの精度をどう高めるか学ぼう。
Joshua Newey, Jared P Whitehead, Elizabeth Carlson
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研究者たちは、磁気軸の探索を利用してステラレーター設計の複雑さに取り組んでいる。
Maximilian Ruth, Rogerio Jorge, David Bindel
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熱と流体がどのように混ざるかを数学的手法を使って見てみる。
Edward Finkelstein
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魚の学習を数理モデルで見る。
Josefa Caballero, Hanna Okrasińska-Płociniczak, Łukasz Płociniczak
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数値解析が複雑な確率微分方程式を解くのにどう役立つかを探る。
Thi-Huong Vu, Hoang-Long Ngo, Duc-Trong Luong
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移動メッシュ技術が電子の挙動研究をどう簡単にするか学ぼう。
Zheming Luo, Yang Kuang
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科学者たちは、量子の課題を効率的に解決するために固有対分割を使ってるんだ。
Yang Kuang, Guanghui Hu
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