:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wonisch, Evan, Mensing, Jonas, Heuer, Andreas
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computational Physics Emerging Technologies Numerical Analysis Data Analysis, Statistics and Probability
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2402.12223
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Application of the Digital Annealer Unit in Optimizing Chemical Reaction Conditions for Enhanced Production Yields
von: Li, Shih-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

QuantumXCT: Learning Interaction-Induced State Transformation in Cell-Cell Communication via Quantum Entanglement and Generative Modeling
von: Romero, Selim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Approximation of High-Dimensional Gibbs Distributions with Functional Hierarchical Tensors
von: Sheng, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PASS: An Asynchronous Probabilistic Processor for Next Generation Intelligence
von: Patel, Saavan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural-Inspired Multi-Agent Molecular Communication Networks for Collective Intelligence
von: Kilic, Boran A., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine vision with small numbers of detected photons per inference
von: Ma, Shi-Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Proposal for the Application of Fractional Operators in Polynomial Regression Models to Enhance the Determination Coefficient $R^2$ on Unseen Data
von: Torres-Hernandez, Anthony
Veröffentlicht: (2025)

Optimality and annealing path planning of dynamical analog solvers
von: Zhou, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Better Solution Probability Metric: Optimizing QAOA to Outperform its Warm-Start Solution
von: Feeney, Sean, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Modelling parametric uncertainty in PDEs models via Physics-Informed Neural Networks
von: Panahi, Milad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Advancing Lunar Communication through Inter-domain Space Networks and Dynamic Orchestration
von: Cetin, Selen Gecgel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Control of probability flow in Markov chain Monte Carlo -- Nonreversibility and lifting
von: Suwa, Hidemaro, et al.
Veröffentlicht: (2012)

A surrogate-based approach to accelerate the design and build phases of reinforced concrete bridges
von: Achhab, Mouhammed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating the Serviceability-Based Design of Reinforced Concrete Rail Bridges under Geometric Uncertainties induced by unforeseen events: A Surrogate Modeling approach
von: Achhab, Mouhammed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantifying uncertainty in inverse scattering problems set in layered environments
von: Abugattas, Carolina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lattice Random Walk Discretisations of Stochastic Differential Equations
von: Duffield, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adiabatic Approximation of Coarse Grained Second Order Response
von: Müller, Fenna, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Homomorphic data compression for real time photon correlation analysis
von: Strempfer, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

In search of rogue waves: a novel proposal distribution for parallelized rejection sampling of the truncated KdV Gibbs measure
von: Moore, Nicholas J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hybrid Weight Window Techniques for Time-Dependent Monte Carlo Neutronics
von: Shaw, Caleb S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast and accurate noise removal by curve fitting using orthogonal polynomials
von: Rosso, Andrea Gallo
Veröffentlicht: (2026)

Dynamic mode decomposition as an analysis tool for time-dependent partial differential equations
von: Rot, Miha, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Koopman neural operator as a mesh-free solver of non-linear partial differential equations
von: Xiong, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimal Low-Depth Quantum Signal-Processing Phase Estimation
von: Dong, Yulong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantifying uncertainty in the numerical integration of evolution equations based on Bayesian isotonic regression
von: Miyatake, Yuto, et al.
Veröffentlicht: (2024)

XbarSim: A Decomposition-Based Memristive Crossbar Simulator
von: Kolinko, Anzhelika, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum-Enhanced Spectral Solution of the Poisson Equation
von: Intoccia, G., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Seeing the World through an Antenna's Eye: Reception Quality Visualization Using Incomplete Technical Signal Information
von: Bergerhoff, Leif
Veröffentlicht: (2024)

Variational system identification of the partial differential equations governing microstructure evolution in materials: Inference over sparse and spatially unrelated data
von: Wang, Z., et al.
Veröffentlicht: (2020)

GD-VAEs: Geometric Dynamic Variational Autoencoders for Learning Nonlinear Dynamics and Dimension Reductions
von: Lopez, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Model discovery on the fly using continuous data assimilation
von: Newey, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Monte Carlo Simulation and Dosimetric Analysis of Gold Nanoparticles (AuNPs) in Breast Tissue
von: Teles, Pedro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Human-aligned Quantification of Numerical Data
von: Kolonin, Anton
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Tensor Network Simulation via Entropy-Feedback PID Control and GPU-Accelerated SVD
von: Kumaresan, Harshni, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Geometric Features of Higher-Order Networks via the Spectral Triplet
von: Najem, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Framework for Solving Continuous Energy and Power System Problems using Adiabatic Quantum Computing
von: Kaseb, Zeynab, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Solar phased arrays-based wireless power transfer for commercial airlines can reduce energy costs and carbon emissions in the United States
von: Wang, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Contributions to Robust and Efficient Methods for Analysis of High Dimensional Data
von: Yang, Kai
Veröffentlicht: (2025)

Sticky coupling as a control variate for sensitivity analysis
von: Darshan, Shiva, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Discovery of stable surfaces with extreme work functions by high-throughput density functional theory and machine learning
von: Schindler, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2020)