Matemática - Análise numérica

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão da simulação de fluidos.

Um estudo sobre o comportamento de fluidos em espaços confinados e sua modelagem.

Novas técnicas melhoram a precisão e a eficiência nas simulações de fluxo sanguíneo.

Uma olhada na transferência radiativa térmica e seus desafios em cenários de alta energia.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão nos cálculos de radiação de cavidades.

Novos algoritmos melhoram a eficiência em tarefas de otimização complexas, principalmente para aprendizado de máquina.

Este artigo analisa como os tamanhos dos passos de tempo afetam a precisão em simulações não lineares.

Esse artigo compartilha técnicas eficazes pra avaliar integrais duplas com precisão.

Trabalhos recentes melhoram a gestão de erros em soluções numéricas para equações de subdifusão.

Um novo modelo oferece uma maneira mais simples de criar redes neurais profundas.

Um novo método para preencher lacunas em dados multidimensionais.

Uma abordagem sólida pra garantir precisão em simulações de PDEs parabólicos semilineares.

Aprenda como esse método ajuda a criar modelos preditivos a partir de dados complexos.

Aprenda sobre técnicas de convolução em uma e duas dimensões.

ReSDF melhora a criação de funções de distância assinadas usando técnicas de deep learning.

Um guia simples sobre o gradiente descendente e seus métodos de otimização.

Explorando a importância de splines geometricamente contínuas em várias aplicações.

Novos métodos reduzem o uso de memória enquanto resolvem a Equação de Transporte de Boltzmann de forma eficaz.

Um método pra melhorar o controle ótimo sobre sistemas definidos por PDEs.

Este artigo explora métodos avançados em otimização restrita usando técnicas adaptativas.

Um método pra estimar como substâncias nocivas penetram em materiais de borracha.

Aprenda como a diferenciação algorítmica e o checkpointing melhoram a eficiência de modelos científicos.

Este estudo propõe uma nova maneira de modelar a transmissão da COVID-19 considerando vários fatores.

Explorando checagens de interseção de zonotopos polinomiais em sistemas complexos.

Um novo método de rede neural pra lidar com as equações de Maxwell harmônicas no tempo.

Este estudo foca em métodos eficientes para reconstruir imagens incompletas usando agrupamento de superpixels.

Redes neurais oferecem novas maneiras de resolver equações de Poisson complexas em altas dimensões.

Aprenda como as técnicas de redução de modelo simplificam sistemas complexos para uma análise melhor.

Uma olhada em como os espaços de Barron melhoram o desempenho de redes neurais em altas dimensões.

Uma nova ferramenta ajuda os usuários a gerenciar erros de arredondamento em cálculos com ponto flutuante.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão na busca de zeros complexos de sistemas polinomiais.

Aprenda a estimar erros em PINNs pra ter soluções melhores pra PDEs.

Novo método oferece flexibilidade para calcular convoluções de forma eficaz.

Blendstrings oferecem representações funcionais suaves e precisas em várias áreas.

Usando aprendizado por reforço pra melhorar a compreensão de reações químicas raras.

Uma olhada em como a imagem de magnetorelaxometria melhora as aplicações médicas de nanopartículas.

A pesquisa melhora o método LDG pra ter mais precisão em problemas de fluxo de fluidos.

Reduza a complexidade nos sistemas pra ter melhores insights e melhorar as previsões.

Novos integradores oferecem uma preservação de energia eficiente para modelos matemáticos complexos.

Explorando algoritmos acelerados pro Problema de Complementaridade de Autovalores Assimétricos.