Zobrazeno 1 - 10
of 11 785
pro vyhledávání: '"Räth P"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Semi-Lagrangian solvers for the Vlasov system offer noiseless solutions compared to Lagrangian particle methods and can handle larger time steps compared to Eulerian methods. In order to reduce the computational complexity of the interpolation steps,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.09941
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
With the increase in computational capabilities over the last years it becomes possible to simulate more and more complex and accurate physical models. Gyrokinetic theory has been introduced in the 1960s and 1970s in the need of describing a plasma w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.06605
Publikováno v:
Communications Physics volume 7, Article number: 254 (2024)
Minkowski tensors are comprehensive shape descriptors that robustly capture n-point information in complex random geometries and that have already been extensively applied in the Euclidean plane. Here, we devise a novel framework for Minkowski tensor
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.06286
Identifying and quantifying co-dependence between financial instruments is a key challenge for researchers and practitioners in the financial industry. Linear measures such as the Pearson correlation are still widely used today, although their limite
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.16185
Autor:
Köglmayr, Daniel, Räth, Christoph
Model-free and data-driven prediction of tipping point transitions in nonlinear dynamical systems is a challenging and outstanding task in complex systems science. We propose a novel, fully data-driven machine learning algorithm based on next-generat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.06283