Matemática - Análise numérica

Este artigo fala sobre um método para resolver elasticidade linear usando Análise Isogeométrica.

Uma nova abordagem melhora a modelagem das interações de fluidos com densidades que mudam.

Uma olhada na discrepância e seu papel em matrizes duplo-infinito e integração numérica.

Este artigo destaca um método para provar a existência de toros invariante quasi-periódicos hiperbólicos.

Explorando o impacto do Método Lattice Boltzmann nas simulações de dinâmica de fluidos.

Apresentando um método para modelagem numérica precisa de formas complexas em problemas biharmônicos.

Pesquisadores criam um modelo pra prever o comportamento de gotículas em campos elétricos em líquidos viscosos.

Uma visão geral das SPDEs monótonas, seus tipos de ruído e soluções numéricas.

Integradores exponenciais probabilísticos melhoram o manejo de equações diferenciais complexas.

Aprenda como o pseudo-reverso ajuda a lidar com funções não reversíveis na análise de dados.

Um novo método mostra potencial pra resolver equações diferenciais parciais de alta dimensão de forma eficaz.

Aprenda métodos para inverter matrizes em bloco pra economizar tempo e memória.

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.