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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最先端の科学をわかりやすく解説
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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研究者たちはディープラーニングを使ってフォトニッククリスタルの特性を効率的に予測してるよ。
Yueqi Wang, Richard Craster, Guanglian Li
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研究者は、さまざまな材料の中にある小さな隠れた物体を見つけるためにMUSICを使ってるよ。
Won-Kwang Park
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新しい方法が数学的な近似を大幅に改善する。
Jaspreet Kaur, Meenu Goyal
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研究者たちは、流体の挙動をより良く予測するための革新的な方法を開発した。
Sutthikiat Sungkeetanon, Joseph S. Gaglione, Robert L. Chapman
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湿った空気が天気予報にどう影響するか、複雑な方程式を使って学ぼう。
Kieran Ricardo, David Lee, Kenneth Duru
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医療画像における光と音の革新的な融合を探求する。
Phuoc-Truong Huynh, Barbara Kaltenbacher
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リンパ管がどうやって形成されるかと、その治癒における重要性についての見解。
Boyi Wang
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新しい方法がプライバシーを守りながらデータ分析を強化する。
Julien Nicolas, César Sabater, Mohamed Maouche
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量子コンピュータと有限要素法の組み合わせについて学ぼう。
Abhishek Arora, Benjamin M. Ward, Caglar Oskay
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科学者たちは、物理に基づいたニューラルネットワークを使って相変化方程式の解を改善している。
Mustafa Kütük, Hamdullah Yücel
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FADMMは、複雑なデータの問題に効率的に取り組む新しいアプローチを提供するよ。
Ganzhao Yuan
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マイクロ波イメージングとMUSICアルゴリズムが、侵入せずに隠れた物体を明らかにする方法を見つけよう。
Won-Kwang Park
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非線形方程式の複数の解を見つけるための深堀り。
Martin Kolodziejczyk, Michela Ottobre, Gideon Simpson
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対称性が複雑な偏微分方程式を効果的に簡単にするのにどう役立つか学ぼう。
Sheehan Olver
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ランダムさが複雑なシステムやカオス理論にどんな影響を与えるかを調べる。
Maxime Breden, Hugo Chu, Jeroen S. W. Lamb
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新しい方法が、エネルギー効率の良いスパイキングニューラルネットワークのトレーニングを簡単にしてくれるよ。
Ruyin Wan, Qian Zhang, George Em Karniadakis
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フェーズフィールドモデリングに関する考察とシミュレーションにおける数値安定性の重要性。
Pansheng Li, Dongling Wang
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FEMが複雑な非線形方程式を実際のシナリオでどう扱うかを学ぼう。
Boris Vexler
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ニューラル共役フローが科学的モデリングをどう変えているかを学ぼう。
Arthur Bizzi, Lucas Nissenbaum, João M. Pereira
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DTAMは、不完全な情報からデータを再構築する強力なソリューションを提供してるよ。
Zhong-Feng Sun, Yun-Bin Zhao, Jin-Chuan Zhou
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工学や物理学における固有値と固有ベクトルの重要性を探る。
Quanling Deng
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研究者たちが、さまざまな条件下でのガスの流れを効果的にシミュレーションする方法を開発した。
Michael Redle, Michael Herty
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ニュートン法が非線形境界値問題にどう役立つかを見てみよう。
Rusdrael Antony de Araújo Freire, Francisco Márcio Barboza, Márcio Matheus de Lima Barboza
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ニューラルネットワークが複雑な偏微分方程式を解くのにどう役立つかを知ろう。
Charalambos G. Makridakis, Aaron Pim, Tristan Pryer
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二重値関数の世界とその魅力的な応用を発見しよう。
Tong Wei, Weiyang Ding, Yimin Wei
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機械学習の人気の最適化アルゴリズムとそのユニークな特徴について学ぼう。
Carlos Heredia
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現代のクルーズ船を作る革新的なプロセスを発見しよう。
Lorenzo Fabris, Marco Tezzele, Ciro Busiello
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この記事では、ガスダイナミクスにおけるIMEX-RKメソッドの応用について探ります。
Sebastiano Boscarino, Seung Yeon Cho
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新しいアプローチは、複雑な数学の問題を解くために機械学習と従来の方法を組み合わせているよ。
L. M. Kreusser, H. E. Lockyer, E. H. Müller
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革新的アプローチが対流が支配する課題への解決策を向上させる。
Thivin Anandh, Divij Ghose, Himanshu Jain
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RandNet-Pararealは、時間依存方程式の解法を効率的に速くするよ。
Guglielmo Gattiglio, Lyudmila Grigoryeva, Massimiliano Tamborrino
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複雑な数学方程式を解くためにカットセルを使う探求。
Gunnar Birke, Christian Engwer, Jan Giesselmann
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さまざまな距離測定が形やデータにどんな影響を与えるかを見てみよう。
Carlos Pinzón
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海流が気候、天気、海の生き物にどう影響するかを学ぼう。
Dohyun Kim, Amiya K. Pani, Eun-Jae Park
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サンプルが大きなデータセットを効果的に圧縮する方法を学ぼう。
Marcel Neugebauer
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データサイエンスにおけるサンプリング手法とその応用についての考察。
Lorenz Fruehwirth, Andreas Habring
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