数値解析 に関する最新の記事

新しい方法が磁気流体力学の流体モデルを強化し、物理的精度を保証する。

この研究は、PCAが拡散系と散逸系の間の遷移をどう明らかにするかを調べてるよ。

新しい方法が複雑な方程式の安定性と精度を向上させてるよ。

新しい損失関数がPDEを解くためのニューラルオペレーターの信頼性を高める。

この記事では、流体力学における衝撃を正確に捉える新しい方法について話してるよ。

複雑な問題で固有値と固有関数を正確に計算する方法。

複雑な数学的特異点付近の解法プロセスを改善する方法。

非理想気体に焦点を当てたガスの流れを分析する新しい方法について。

分数演算子と高度な数値手法を使って波の伝播を調査中。

新しいアプローチは、音響散乱シミュレーションに物理に基づいたニューラルネットワークを使ってるよ。

新しい手法が流体力学のナビエ-ストークス方程式の解法を向上させる。

量子システムが環境とどうやって相互作用するか、そしてそれが技術に与える影響を探ってみて。

新しい方法が先進的なメッシュ技術を使って対流支配モデルの精度を向上させてるよ。

実用的な応用のための有限要素法の新しい技術を探求中。

新しい方法が楕円型偏微分方程式の解法における速度とメモリ使用量を改善する。

ハミルトン-ヤコビ-ベルマン方程式に対処するための効率的なアプローチを紹介して、精度を向上させるよ。

新しいSoftFEM技術を使って固有値推定を改善する。

新しい統合者が熱伝達方程式の粒子動力学シミュレーションを強化した。

機械学習が人工粘性モデルを改善して数値シミュレーションを強化する。

IPDG法が材料の固有値問題を解くのにどんなふうに役立つかを見てみよう。

高速流れにおける流体ショックのより良いモデリングのための手法を進化させる。

分数導関数が様々な科学分野に与える影響を見てみよう。

この研究は、ニューラルネットワークが疎線形システムを解くための前処理をどう改善するかを示してるよ。

新しいアプローチで、有限セル法を使って複雑な流れの問題を解決するのが楽になったよ。

新しいアプローチがエンジニアリングにおける安定化パラメータの推定効率を改善する。

逆誤差解析がニューマーク法をどのように改善して精度を上げるかを学ぼう。

物性が異なる弾性材料での波シミュレーションのためのHDG手法を探求中。

この研究は、マルチグリッド法の中で生成対抗ネットワークを使って流体シミュレーションを向上させるものだよ。

正確な磁気流体力学シミュレーションのための革新的な手法を紹介するよ。

神経ネットワークを使ってBGKモデルを解く新しい方法。

新しい方法でブラックホールシステムからの重力波の予測精度が向上したよ。

ボソン星の魅力的な特徴や物理学における重要性を探る。

この記事では、複雑な非線形代数方程式を解くための量子アプローチについて話してるよ。

低ランクテンソルトレイン近似技術を使って、大量のデータを効率よく管理する。

数学モデルの近似をニューラルネットワークと有限要素を使って改善する方法。

革新的な方法でディープラーニングと高度な数値技術を組み合わせて、保存則を解く。

数値的方法を使って乱流を分析して、精度と洞察を向上させる。

散在するノードとレギュラーなノードを組み合わせると、複雑な問題解決において精度が向上するよ。

時間依存の方程式を分解と合成の技術を使って解く方法を学ぼう。

特定の制約の下で最適制御問題の解決策を調査中。