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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ワックスプレス座標について学んで、その応用が世界を形作るのにどう役立ってるかを知ろう。
Pengjie Tian, Yanqiu Wang
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複雑な動きや変化の方程式を解くための効率的な方法を提供するツールボックス。
Lekan Molu
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DG-CG法について学んで、波動方程式を解く方法やその重要性を理解しよう。
Zhaonan Dong, Lorenzo Mascotto, Zuodong Wang
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トポロジー最適化が流体アプリケーションのために軽量で効果的なデザインをどう作るかを学ぼう。
Yuta Tanabe, Kentaro Yaji, Kuniharu Ushijima
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固有値問題における特異行列の扱い方のテクニックを見てみよう。
Karl Meerbergen, Zhijun Wang
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新しいツールが流体シミュレーションの急な変化への対応を改善してるよ。
Xi Deng, Zhen-hua Jiang, Omar K. Matar
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確率微分方程式の見方、それらの課題、実用的な使い方について。
Hoang-Viet Nguyen, Trung-Thuy Kieu, Duc-Trong Luong
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このガイドは、対流拡散反応方程式を解く新しい方法を紹介してるよ。
Dibyendu Adak, Duc P. Truong, Radoslav Vuchkov
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不確実性や複雑さの中で最適化問題を解決する方法についての考察。
Harbir Antil, Sergey Dolgov, Akwum Onwunta
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流体力学の手法を使った効果的なシミュレーションと実世界の応用についての考察。
Luca Crugnola, Christian Vergara
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複雑な保存方程式を効率的に解く方法を紹介するよ。
Kenneth Duru, Dougal Stewart, Nathan Lee
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キュービックパウエル・サビンスプラインがコンピュータグラフィックスでどんな風に滑らかな曲線を作るかを学ぼう。
Jan Grošelj, Hendrik Speleers
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新しい方法は、複雑な方程式を解くために数値技術とニューラルネットワークを組み合わせてるんだ。
Santiago Badia, Wei Li, Alberto F. Martín
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カドミウムイエローの絵の具は、光や環境の影響で色あせることがあるよ。
Maurizio Ceseri, Roberto Natalini, Mario Pezzella
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