流体挙動方程式を効率よく解くための新しい方法、BDDC前処理法を使ったやつ。
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最先端の科学をわかりやすく解説
流体挙動方程式を効率よく解くための新しい方法、BDDC前処理法を使ったやつ。
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固体の中での熱移動と動きに対処する新しい方法。
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複雑な形状を持つ材料の粒子輸送を解決する新しいアプローチ。
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Frontierは比類のないHPLパフォーマンスとGPU最適化で新たな基準を打ち立てた。
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新しい方法がGANのトレーニング速度と画像品質を向上させる。
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流体力学の精度と効率を高めるための手法の組み合わせ。
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数値解析におけるバーチャル要素法の安定化の概要。
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気象予測や流体力学における潜在渦度の役割を探る。
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料理の結果を良くするために、材料の量を予測するシステム。
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革新的アプローチが特異摂動対流拡散方程式の課題に挑んでる。
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新しい変分法がノイズからの画像復元を向上させる。
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新しい方法が山火事予測のスピードと精度を向上させた。
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複雑なネットワークでのランダムサンプリングの新しい方法を探る。
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研究が、家出やホームレスの若者のためのシェルターアクセスを向上させる戦略を明らかにした。
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行列の分解が数学や暗号学での解法につながる方法を学ぼう。
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多面体スプラインは、いろんなアプリで滑らかな表面を簡単に作るのに役立つよ。
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線形方程式を解くための速度と質を向上させる新しいアルゴリズムを探求しよう。
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線形方程式の解法を改善するための前処理の使い方を探ってみて。
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大規模な二次最小化問題を効率的に解決する新しいアプローチ。
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エンジニアリングで使われる材料のストレスを分析するための2つの新しいアプローチ。
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この記事では、ゴンペルツモデルを使って腫瘍の成長を研究する数学的アプローチについて探っているよ。
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リフティング演算子はエッジデータをフル関数に拡張して、複雑な方程式を解くのに重要なんだ。
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音波を使って動く点を追跡する方法。
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新しいアルゴリズムが複雑な問題に対する時間並列計算方法を改善するよ。
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この記事では、さまざまなシステムにおける結合保存則に対する新しいアプローチを紹介します。
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原子モデルと連続体モデルを組み合わせて、より良い材料予測をする方法。
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複雑な形状でのスペクトル要素法の精度を向上させる。
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複雑な数学の問題を解くための方法に関する研究、いろんな分野で。
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さまざまな分野での不等式とコンパクトさを理解するための簡単なガイド。
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新しい方法が、ハールウェーブレットと半径多項式を使って複雑な微分方程式の解を改善する。
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この記事は、曲げがFRP筋の強度にどう影響するかを検討してるよ。
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流体力学におけるストークス流の問題を解決するための革新的な手法、特に未適合法を使ったやり方。
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集団の特徴が時間とともにどう変わるかの研究。
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免疫が病気の広がりにどんな影響を与えるかの見方。
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この記事では、複雑なキルヒホッフ型方程式を効率的に解く方法を紹介します。
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微分方程式の数値計算を改善するためのハイパーパラメータのファインチューニングに関する研究。
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新しい並列手法が相変化のシミュレーション効率と精度を向上させる。
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最適輸送とその実用的な応用のガイド。
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新しい方法が、並列計算を使って4次偏微分方程式の解法を速めることができるんだ。
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革新的な方法を使ってシミュレーションの速い成分と遅い成分を分離する研究。
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