Математика > Цифровой анализ [представлен 16 октября 2026 года] Название: Немеризация, различия в неравенствах и неопределенности Количественная оценка в Морфоэлистической модели для изучения травматизма PDF HTML (экспериментальное) резюме: Математическое моделирование зажигания ожогов предполагает сочетание биологических процессов с механическими деформациями, что приводит к расчетно жестким нелинейным частичным дифференциального уравнениям, которые серьезно ограничивают масштабность существующих цифровых решений. Мы представляем вычислительную базу для решения этих проблем. Не осмысливая модель и проводя масштабный анализ, мы показываем, что химотоксия и инерция ничтожны и позволяют применять квазистатический подход. Для обеспечения соблюдения ограничений негативности мы внедряем формулу переменного неравенства с использованием метода финитных элементов в FEniCSx и проверяем его на основе цифровых исследований конвергенции и баланса массы. Мы идентифицируем высокопорядковые параметры взаимодействия, в частности плотность коллагена и динамику сигнализации как основные движущие факторы стабильности решающего устройства. Анализ чувствительности почти четырех миллионов симуляций показывает, что изолированные вариации параметров определяют максимальное сокращение ран. В отличие от этого, взаимосвязь между более высоким порядком определяет время максимального сокращения и постоянный контракт. Однако не было обнаружено сколь-либо значительных двухпорядковых взаимодействий, что…
Неопределенность, различия в неравенствах и неопределенности
arXiv:2610.23177v1 Annualce Type: кросс-бюллетень: Математическое моделирование ожоговых травм предполагает сочетание биологических процессов с механической деформацией, что приводит к расчетно жестким нелинейным частичным дифференциальным уравнениям, которые серьезно ограничивают масштабируемость существующих цифровых решений. Мы представляем вычислительную базу для решения этих проблем. Не осмысливая модель и проводя масштабный анализ, мы показываем, что химотоксия и инерция ничтожны и позволяют применять квазистатический подход. Для обеспечения соблюдения ограничений негативности мы внедряем формулу переменного неравенства с использованием метода финитных элементов в FEniCSx и проверяем его на основе цифровых исследований конвергенции и баланса массы. Мы идентифицируем высокопорядковые параметры взаимодействия, в частности плотность коллагена и динамику сигнализации как основные движущие факторы стабильности решающего устройства. Анализ чувствительности почти четырех миллионов симуляций показывает, что изолированные вариации параметров pr