複雑なシステムを効率よく分析するための時空間モデルの簡略化について学ぼう。
Peter Frame, Aaron Towne
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最先端の科学をわかりやすく解説
複雑なシステムを効率よく分析するための時空間モデルの簡略化について学ぼう。
Peter Frame, Aaron Towne
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量子化学の基礎を学び、その科学における重要性を理解しよう。
James Barker, Michael Griebel, Jan Hamaekers
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ポワソンノイズを克服してクリアな画像を得るためのデノイジングモデルの仕組みを学ぼう。
Abdul Halim, Abdur Rohim
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音波をシミュレーションする方法とその実際の使い道を探る。
Tao Yu, Tailong Jin, Yanfeng Shen
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この記事では、離散化エラーとそれを測定する新しい方法について説明してるよ。
Yuto Miyatake, Kaoru Irie, Takeru Matsuda
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深層学習が複雑な線形方程式を効率的に解くのにどう役立つか学んでみよう。
Idan Versano, Eli Turkel
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中央台湾の大気汚染の原因と健康への影響を理解する。
Shu-Chuan Chen, Jui-Fang Chang, Yintzer Shih
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異なる質量のガス混合物がどのように相互作用し、振る舞うかを見ていく。
Zhen Hao, Ning Jiang, Liu Liu
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新しい方法で心血管シミュレーションが改善され、時間を節約し、手術計画がより良くなったよ。
Dongjie Jia, Mahdi Esmaily
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新しい方法が航空宇宙構造の分析を改善して、パフォーマンスを向上させる。
Alexander Saccani, Paolo Tiso
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機械学習を使って数値モデルの誤差予測の精度を上げる。
Bozhou Zhuang, Sashank Rana, Brandon Jones
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時間が経つにつれて流体の挙動を予測することの複雑さを見てみよう。
Alfred S. Carasso
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科学者たちは、イメージングの混乱したデータに取り組んで隠れた情報を明らかにする。
Yutong Bu, Julianne Chung
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研究者が複雑なシステムのデータ収集戦略をどう改善するかを学ぼう。
Ruhui Jin, Qin Li, Stephen O. Mussmann
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複雑な高次楕円方程式を効率的に解くために神経ネットワークを活用する。
Mengjia Bai, Jingrun Chen, Rui Du
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放物型偏微分方程式を使った制御システムの探求。
Enrique Fernandez-Cara, Roberto Morales, Diego A. Souza
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新しい方法が非線形の水の波のシミュレーションの精度とスピードを向上させる。
Anders Melander, Wojciech Laskowski, Spencer J. Sherwin
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マケーン=ブラソフ確率微分方程式の定常分布を推定する革新的な方法。
Elsiddig Awadelkarim, Neil K. Chada, Ajay Jasra
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科学者たちは、正確な結果を得るために手法を組み合わせて流体シミュレーションを改善している。
Gauthier Wissocq, Yongle Liu, Rémi Abgrall
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機械学習モデルを使って流体の動きを効率的に予測する。
Yadi Cao, Yuxuan Liu, Liu Yang
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多項式がどうやってもっと良い推測をしたり、誤差を管理するのに役立つかを学ぼう。
Stefano De Marchi, Giacomo Cappellazzo
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LDG法が熱方程式をどう解くかを簡単に探ってみよう。
Sergio Gómez, Chiara Perinati, Paul Stocker
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クライン-ゴルドン方程式とHDG法の基本をしっかり学ぼう。
Shipra Gupta, Amiya Kumar Pani, Sangita Yadav
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科学や工学の方程式を分解して、より明確な答えを得る。
Marcin Łoś, Tomasz Służalec, Maciej Paszyński
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科学者たちが洪水を予測する新しいアプローチを開発して、コミュニティがより良く準備できるようにしてる。
Eric Ngondiep
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形状変形ソリューションがリアルデータを使って複雑な方程式を解くのにどう役立つか学ぼう。
Zachary T. Hilliard, Mohammad Farazmand
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新しい方法が材料の相変化のモデル化を向上させる。
Wolfgang Flachberger, Thomas Antretter, Daniel Acosta-Soba
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このモデルが流体力学でどう役立つかを見てみよう。
Débora A. F. Albanez, Maicon J. Benvenutti, Samuel Little
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細菌が流体をどうやって移動するかを数学的モデルや手法を使って探る。
Bikram Bir, Harsha Hutridurga, Amiya K. Pani
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研究によると、ECoG信号が視覚刺激とどのように関連しているかがわかった。
Changqing JI
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群衆の行動がウイルスの伝染にどう影響するかに関する研究。
A. I. Delis, N. Bekiaris-Liberis
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ポリマーがいろんな業界での流体の挙動にどう影響するかを発見しよう。
Jonas Beddrich, Stephan B. Lunowa, Barbara Wohlmuth
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SLAR法が流体と粒子の動きをどう予測するかを簡単に見てみよう。
Nanyi Zheng, Daniel Hayes, Andrew Christlieb
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革新的手法を使った、ひび割れた多孔質媒体における流体の動きの分析。
Maria Vasilyeva, Ben S. Southworth, Shubin Fu
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適応法が科学や工学におけるパラメータ識別をどう効率化するかを学ぼう。
Paolo Villani, Daniel Andrés-Arcones, Jörg F. Unger
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RQRが従来のQRアルゴリズムよりも固有値を見つけるのにどうやって優れているかを探る。
Daan Camps, Thomas Mach, Raf Vandebril
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新しいアプローチがビジュアルデータ表現のカートグラムをどう改善するかを学ぼう。
Robert C. Sargent
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ニューラルネットワークが物理を使って複雑な数学問題をどう解決するかを学ぼう。
Emily Williams, Amanda Howard, Brek Meuris
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波動の振る舞いを効果的に研究するためのソボレフ型方程式を解く方法。
Lavanya V Salian, Samala Rathan, Rakesh Kumar
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見えない力がどんなふうに異なる形状に影響を与えるかを発見しよう。
Aleksandar Borković, Michael H. Gferer, Roger A. Sauer
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