Uma abordagem nova combina aprendizado de máquina com hidrodinâmica tradicional para previsões melhores.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma abordagem nova combina aprendizado de máquina com hidrodinâmica tradicional para previsões melhores.
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Um olhar sobre como a gente determina valores de parâmetros em equações diferenciais.
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Explorando técnicas pra resolver PDEs em superfícies dinâmicas.
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Um novo método melhora a resolução de equações complexas usando aprendizado de máquina.
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Um novo método combina redes neurais e decomposição de domínio pra resolver PDEs complexas.
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Pesquisas sobre simetrias não locais e PDEs trazem insights importantes na ciência.
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Um novo método melhora a eficiência de resolver PDEs com aprendizado profundo.
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Novo método melhora a eficiência na resolução de equações diferenciais parciais complexas usando redes neurais.
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Uma nova abordagem pra resolver PDEs complexas de forma eficiente usando aprendizado de máquina.
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Esse modelo melhora as previsões pra equações diferenciais parciais usando técnicas inovadoras.
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Usando redes neurais pra resolver equações diferenciais parciais complexas de forma eficiente.
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A Transolver oferece soluções avançadas para problemas matemáticos complexos em várias áreas.
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Explorando como o VarQITE pode resolver as equações de Maxwell usando computação quântica.
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Esse artigo fala sobre novos métodos pra capturar choques de forma precisa na dinâmica dos fluidos.
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Um novo método melhora o papel da computação quântica na resolução de Equações Diferenciais Parciais.
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Um método pra gerenciar sistemas complexos de forma eficaz quando os parâmetros não estão totalmente conhecidos.
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Novos métodos melhoram soluções para equações complexas usando modelos de difusão.
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Aprenda como os PINNs combinam aprendizado profundo com física pra resolver problemas de forma eficiente.
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Uma nova estrutura melhora a precisão das previsões em dinâmica de fluidos.
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Este artigo fala sobre como modelar estruturas finas, tipo o diafragma, a partir de imagens médicas.
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Analisando métodos de snapshot pra melhorar a modelagem de sistemas complexos ao longo do tempo.
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Pesquisadores tão tentando melhorar as previsões de equações diferenciais parciais usando Operadores Neurais.
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Usando redes neurais pra resolver de boa equações diferenciais parciais complexas.
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Um método que melhora a aproximação de modelos matemáticos usando redes neurais e elementos finitos.
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Um novo modelo melhora o tratamento de dados faltantes na análise de séries temporais.
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Caminhar diferencial em esferas oferece soluções eficientes para análise de formas complexas.
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Explorando como os organismos se movem em direção ou longe de sinais químicos.
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Novos métodos melhoram as previsões e a estimativa de parâmetros em simulações físicas.
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Uma nova abordagem aprimora o treinamento de redes neurais para resolver equações diferenciais.
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Uma olhada em como os materiais reagem sob pressão usando abordagens matemáticas.
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Uma visão geral das PDEs, soluções auto-similares e sua importância em várias áreas.
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Poseidon usa aprendizado de máquina pra prever soluções de forma eficiente pra PDEs complexas.
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Um método pra resolver equações elípticas quasiperiódicas complexas usando a técnica de projeção.
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Este estudo avalia modelos de deep learning na resolução de equações complexas de forma eficiente.
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o iPOD oferece uma solução prática pra gerenciar dados em simulações complexas de PDEs.
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Novos métodos em VEM melhoram as soluções para problemas matemáticos com limites irregulares.
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M2NO combina técnicas para resolver PDEs de forma mais precisa e eficiente.
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Uma nova técnica combina métodos numéricos e aprendizado de máquina para soluções de PDE.
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Uma nova estrutura combina aprendizado profundo com física pra melhorar as previsões de PDE.
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Esse artigo apresenta uma estrutura pra lidar com incertezas na otimização usando equações diferenciais parciais.
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