Neuste Artikel für Biologische Systeme

Dieser Artikel untersucht chaotisches Verhalten in Neuronenmodellen, mit Fokus auf das Rulkov-Neuron.

Eine neue Methode schätzt die Parameter der Neuronenaktivität anhand von echten Daten.

Wir stellen SMoRe GloS vor, um die Analyse komplexer Systeme mit agentenbasierten Modellen zu verbessern.

Lern, wie geladene Monomere sich zusammenschliessen, um grössere Cluster zu bilden und was das bedeutet.

Eine Studie zeigt, wie ungeordnete aktive Materie unter den Teilchen Organisation zeigen kann.

Dieser Artikel bespricht, wie physisches Lernen Systeme dazu befähigen kann, sich im Laufe der Zeit anzupassen.

Dieser Artikel untersucht die Glattheit von Kapillärflächen und ihre mathematischen Eigenschaften.

Studie zeigt, wie kombinierte Neuronenanstrengungen die Vorhersagefähigkeiten verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie Zufälligkeit die Wellenstabilität in Reaktions-Diffusions-Systemen beeinflusst.

Eine Studie zeigt, wie aktive Kolloide unter bestimmten Bedingungen gläserne Materialien nachahmen.

Diese Studie untersucht, wie zwei Komponenten miteinander interagieren, um im Laufe der Zeit ein Gleichgewicht zu erreichen.

Ein Blick darauf, wie Boolesche Netzwerke biologische Interaktionen modellieren.

Untersuchung des Verhaltens von Flüssigkeiten in engen Räumen und deren Anwendungen in der realen Welt.

Ein Blick auf das Verhalten von Systemen, die von Zeitverzögerungen und Schwankungen beeinflusst werden.

Dieser Artikel untersucht die Erkennung von Gemeinschaften und die gegenseitige Information in Netzwerken.

Ein Blick auf unabhängige Mengen und ihre Bedeutung in der Graphentheorie.

Studie zeigt, wie kleine Organismen Entscheidungen treffen, um effizient zu schwimmen.

Zwei innovative Methoden geben Einblicke in das Altern und die Zuverlässigkeit von Systemen.

Erforschen, wie Lärm die Wellenbewegungen in biologischen Systemen durch fortschrittliche Modelle beeinflusst.

Ein Blick auf leistungsbegrenzte ereignisgesteuerte Steuerung in Reaktions-Diffusionssystemen.

Diese Forschung untersucht Zufallsbewegungen auf bifraktalen Netzwerken und deren einzigartige Dynamik.

Diese Studie untersucht das Motsch-Tadmor-Modell und seinen Einfluss auf das Schwarmverhalten.

Diese Studie zeigt, wie neuronale Netze Spike-Muster unter verschiedenen Bedingungen genau erinnern und reproduzieren können.

Lerne, wie man winzige aktive Partikel effizient steuert und was das für die Technologie bedeutet.

Diese Forschung schaut sich an, wie lokale Interaktionen skalare Felder in der theoretischen Physik beeinflussen.

Diese Methode verbessert das Lösen von PDEs auf Flächen, die sich im Laufe der Zeit verändern.

Ein Modell zeigt, wie sich bakterielle Muster während der Wachstumsphasen verändern.

Ein Blick auf Graphen, ihre Eigenschaften und ihren Einfluss auf Systeme.

Die Balance von Zeit, Kosten und Fehler in thermodynamischen Prozessen untersuchen.

Forschung verbessert die Cluster-Verbindung in der Gemeinschaftserkennung durch stochastische Blockmodelle.

Diese Studie untersucht, wie Polymere in besonderen flüssigkristallinen Umgebungen reagieren.

Studie zeigt, wie Bakterien ihre Bewegungen beim Jagen koordinieren.

Dieser Artikel untersucht, wie Lärm und Verbindungen neuronale Aktivitätsmuster beeinflussen.

Ein Blick auf das Verhalten und die Bedeutung von helikal gewundenen Ketten.

Lern, wie Links in Netzwerken durch Popularität und Ähnlichkeit entstehen.

Eine Studie zur Teilchen-Dynamik mit dem stochastischen Sechs-Ecken-Modell zeigt wichtige Verhaltensweisen.

Konkuriere, um die Partikelerkennung in Kryo-Elektronentomographie-Bildern zu verbessern.

Boolesche Hypernetzwerke verbessern unser Verständnis von Geninteraktionen, indem sie die Grenzen traditioneller Modelle angehen.

Aktive Tropfen ändern ihr Verhalten je nach Reaktionen und beeinflussen Emulsionen in Alltagsprodukten.

Ein neuer Ansatz zeigt, wie Erinnerung im Gehirn und Herzen funktioniert.