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Quaderni di Dipartimento

Collezione dei preprint del Dipartimento di Matematica.
La presenza del full-text è lacunosa per i prodotti antecedenti maggio 2006.

Quaderni MOX

Pubblicazioni del Laboratorio di Modellistica e Calcolo Scientifico MOX. I lavori riguardano prevalentemente il campo dell'analisi numerica, della statistica e della modellistica matematica applicata a problemi di interesse ingegneristico. Il sito del Laboratorio MOX è raggiungibile all'indirizzo mox.polimi.it
Trovati 1249 prodotti 
  • 19/2019 - 17/06/2019
    Torti, A.; Pini, A.; Vantini, S.
    Modelling time-varying mobility flows using function-on-function regression: analysis of a bike sharing system in the city of Milan.
  • 18/2019 - 17/06/2019
    Delpopolo Carciopolo, L.; Cusini, M.; Formaggia, L.; Hajibeygi, H.
    Algebraic dynamic multilevel method with local time-stepping (ADM-LTS) for sequentially coupled porous media flow simulation
  • 17/2019 - 02/06/2019
    Antonietti,P.F.; De Ponti, J.; Formaggia, L.; Scotti, A.
    Preconditioning techniques for the numerical solution of flow in fractured porous media
  • 16/2019 - 31/05/2019
    Antonietti, P.F.; Houston, P.; Pennesi, G.; Suli, E.
    An agglomeration-based massively parallel non-overlapping additive Schwarz preconditioner for high-order discontinuous Galerkin methods on polytopic grids
  • 15/2019 - 31/05/2019
    Brandes Costa Barbosa, Y. A.; Perotto, S.
    Hierarchically reduced models for the Stokes problem in patient-specific artery segments
  • 14/2019 - 31/05/2019
    Antonietti, P.F.; Facciolà, C; Verani, M.
    Mixed-primal Discontinuous Galerkin approximation of flows in fractured porous media on polygonal and polyhedral grids
  • 13/2019 - 26/03/2019
    Manzoni, A; Quarteroni, A.; Salsa, S.
    A saddle point approach to an optimal boundary control problem for steady Navier-Stokes equations
  • 12/2019 - 26/03/2019
    Capezza, C.; Lepore, A.; Menafoglio, A.; Palumbo, B.; Vantini, S.
    Control charts for monitoring ship operating conditions and CO2 emissions based on scalar-on-function regression