简介：在狂暴的政体的海军司烧方程的直接数字的模拟也不是计算地可行的在确定或(特别)在随机的盒子中。因此，狂暴的建模必须被采用。我们为狂暴的随机的海军司烧方程(NSE)的模拟考虑近似deconvolution模型(ADM)的家庭。为雷纳兹数字的中等的值，我们调查效果随机的强迫(通过边界条件)与直接数字的模拟相比穿上ADM方程的解决方案的精确性。尽管ADM答案的存在，唯一和可证实性已经在确定的背景被证明了，随机的NSE的一个答案的analyticity是困难的证明。因此，我们从计算观点走近这个问题。一个Smolyak类型稀少的格子随机的搭配方法为解决方案的开始的二统计时刻的近似被采用--期望的值和变化。我们证明为不同测试问题，在随机的案例中的当模特儿的错误与一样为确定的背景预言了。尽管ADM为某些边界条件仅仅可以证明是适用的(零或周期)，我们与边界层和再通行区域在一个问题上测试模型并且证明模型正确地在边界数据与噪音预言随机的NSE的答案。[从作者抽象]
简介：瞬间电容器的高频率CV曲线被学习了。氧化物层什么时候是厚的，被显示出半古典作品模型是到到古典模型的量模型和途径的好近似。这个结论提供我们一有效(半古典作品)包括量为机械效果建模为极端薄氧化物做参数抽取设备。这里，有效提取策略被设计，数字实验表明策略的有效性。
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