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248 articoli

A 3D sharp and conservative VOF method for modeling the contact line dynamics with hysteresis on complex boundaries

Il documento presenta un nuovo metodo numerico VOF tridimensionale, rigorosamente conservativo e basato su un approccio geometrico, che risolve con precisione la dinamica delle linee di contatto su superfici complesse integrando un nuovo schema di advezione per celle miste, una strategia di ridistribuzione per superare i limiti temporali e un modello avanzato di isteresi dell'angolo di contatto.

Chong-Sen Huang, Tian-Yang Han, Jie Zhang, Ming-Jiu NiThu, 12 Ma🔢 math

Geometrically Explicit Cosserat-Rod Modeling with Piecewise Linear Strain for Complex Rod Systems

Questo articolo presenta una formulazione geometricamente esplicita per aste di Cosserat che unifica rappresentazioni nello spazio delle configurazioni e basate sulla deformazione tramite coordinate nodali su SE(3) e una parametrizzazione lineare a tratti, offrendo un metodo robusto, privo di bloccaggio e scalabile per la simulazione di sistemi di aste complessi e strutture compliant.

Lingxiao Xun, Brahim TamadazteThu, 12 Ma🔢 math

A Trust-Region Interior-Point Stochastic Sequential Quadratic Programming Method

Questo articolo propone un metodo di programmazione quadratica sequenziale stocastica con regione di fiducia e punto interno (TR-IP-SSQP) per ottimizzare funzioni obiettivo stocastiche soggette a vincoli non lineari deterministici, dimostrandone la convergenza quasi certa e le prestazioni pratiche su problemi di classificazione e di ottimizzazione.

Yuchen Fang, Jihun Kim, Sen Na, James Demmel, Javad LavaeiThu, 12 Ma🔢 math

A New Tensor Network: Tubal Tensor Train and Its Applications

Il paper introduce la decomposizione "tubal tensor train" (TTT), un nuovo modello di rete tensoriale che combina l'algebra t-product con la struttura a nuclei di basso ordine del tensor train, offrendo una scalabilità lineare nello storage e dimostrando prestazioni efficaci in compiti come compressione di immagini e video, completamento tensoriale e imaging iperspettrale.

Salman Ahmadi-Asl, Valentin Leplat, Anh-Huy Phan, Andrzej CichockiThu, 12 Ma🔢 math

Perturbed saddle-point problems in Lp\mathbf{L}^p with non-regular loads

Questo lavoro sviluppa un'analisi di risolubilità discreta per problemi di punto di sella perturbati in spazi di Banach con termini forzanti regolarizzati, applicando tali risultati al problema di Poisson-Boltzmann linearizzato per ottenere stime a priori valide anche con dati non regolari e dimostrando la convergenza di un metodo di postprocessing adattato.

Abeer F. Alsohaim, Tomas Führer, Ricardo Ruiz-Baier, Segundo Villa-FuentesThu, 12 Ma🔢 math

QR-Recursive Compression of Volume Integral Equations for Electromagnetic Scattering by Large Metasurfaces

Questo articolo propone un metodo iterativo innovativo che combina la decomposizione QR con le equazioni integrali di volume e un precondizionatore geometrico per calcolare in modo efficiente e accurato lo scattering elettromagnetico da grandi metasuperfici composte da migliaia di scatterer sub-lunghezza d'onda.

Vincenzo Mottola, Antonello Tamburrino, Luca Bergamaschi, Andrea G. Chiariello, Emanuele Corsaro, Carlo Forestiere, Guglielmo Rubinacci, Salvatore VentreThu, 12 Ma🔢 math-ph

Realizability-preserving finite element discretizations of the M1M_1 model for dose calculation in proton therapy

Questo articolo presenta un metodo deterministico basato su elementi finiti e limitazione convessa monolitica per la discretizzazione del modello M1M_1 nell'ambito della calcolo della dose nella terapia protonica, garantendo la preservazione della realizzabilità fisica e producendo distribuzioni di dose accurate e coerenti.

Paul Moujaes, Dmitri Kuzmin, Christian BäumerThu, 12 Ma🔢 math

Efficient Fine-Scale Simulation of Nonlinear Hyperelastic Lattice Structures

Questo lavoro propone un solver efficiente per la simulazione fine-scale di strutture reticolari iperelastiche non lineari, che sfrutta l'autosimilarità delle celle tramite una strategia di riduzione d'ordine e un approccio EIM-like per ridurre drasticamente costi computazionali e di memoria, permettendo l'analisi di strutture complesse con milioni di gradi di libertà in pochi minuti su hardware standard.

Clément Guillet, Thibaut Hirschler, Pierre Jolivet, Pablo Antolin, Robin BouclierThu, 12 Ma🔢 math

Numerical analysis for leaky-integrate-fire networks under Euler--Maruyama

Questo lavoro analizza la simulazione di reti neurali leaky-integrate-and-fire mediante il metodo di Eulero-Maruyama, dimostrando che, sebbene gli errori numerici siano concentrati negli istanti di soglia, è possibile ottenere limiti di errore forte e debole ottimali (con fattori polilogaritmici) attraverso una strategia di bilanciamento tra eventi di attraversamento tangenziale e corrispondenza delle storie di picco.

Xu'an Dou, Frank Chen, Kevin K Lin, Zhuo-Cheng XiaoThu, 12 Ma🔢 math

A Physics-Informed, Global-in-Time Neural Particle Method for the Spatially Homogeneous Landau Equation

Il paper propone un metodo di particelle neurali informato dalla fisica (PINN-PM) per l'equazione di Landau spazialmente omogenea che, eliminando l'errore di discretizzazione temporale e garantendo una stabilità rigorosa, permette di risolvere l'equazione in modo mesh-free e di interrogare la soluzione a istanti arbitrari con un'accuratezza superiore rispetto ai metodi tradizionali a passi temporali.

Minseok Kim, Sung-Jun Son, Yeoneung Kim, Donghyun LeeThu, 12 Ma🔢 math

Convergence Analysis of a Fully Discrete Observer For Data Assimilation of the Barotropic Euler Equations

Questo studio presenta la prima stima di errore per un osservatore discreto applicato a un sistema iperbolico quasilineare, dimostrando la convergenza uniforme nel tempo di un osservatore di Luenberger basato su elementi finiti misti e integrazione implicita di Eulero per le equazioni di Eulero barotropiche in una dimensione, utilizzando solo misurazioni della velocità.

Aidan Chaumet, Jan GiesselmannThu, 12 Ma🔢 math

Scalable augmented Lagrangian preconditioners for fictitious domain problems

Il paper presenta e valida attraverso analisi spettrali ed estesi test numerici in due e tre dimensioni due nuovi precondizionatori basati sul metodo di Lagrange aumentato, progettati per accelerare la risoluzione efficiente e robusta dei sistemi lineari derivanti dalla discretizzazione agli elementi finiti di problemi di dominio fittizio con moltiplicatori di Lagrange.

Michele Benzi, Marco Feder, Luca Heltai, Federica MugnaioniMon, 09 Ma🔢 math