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Un estudio revela un comportamiento caótico en la luz y la mecánica influenciado por campos sintéticos.

Este artículo habla sobre TCPAs de nylon innovadores que imitan la función muscular.

Nuevos microrings de nitruro de silicio permiten la generación efectiva de microcombs de luz visible.

Un nuevo método reduce el desenfoque en fotos causado por la turbulencia atmosférica.

Los resúmenes de investigación destacan los cambios de forma en los policristales coloides cuando se les aplica estrés.

Este artículo examina cómo las redes neuronales predicen el comportamiento del sonido en conductos.

Explorando la importancia de las identidades diferenciales en álgebra de matrices y sus aplicaciones.

El estudio revela cómo el comportamiento de las partículas activas se estabiliza con el tiempo a través de modelos matemáticos.

Una mirada a cómo las funciones de densidad espectral impactan las pruebas de dispositivos en cámaras de reverberación.

Nuevo modelo combina transformadas wavelet y aprendizaje automático para mejores predicciones de flujo turbulento.

Nuevos métodos mejoran el análisis de modelos estocásticos con coeficientes irregulares.

Este artículo habla sobre el problema de Fekete y su impacto en la precisión de la interpolación polinómica.

Explorando la importancia y los métodos de recuperación en sistemas ciberfísicos después de ataques cibernéticos.

Explorando la relación entre la dinámica caótica y los sistemas eléctricos para mejorar diseños.

Un nuevo enfoque mejora la optimización del diseño usando datos existentes y políticas aprendidas.

Una mirada detallada a la efectividad del algoritmo MAg-ES para resolver problemas de optimización restringidos.

Este artículo presenta un enfoque no supervisado para la estimación del Índice de Salud en varios sistemas.

Explorando los desarrollos recientes en análisis funcional y sus amplias aplicaciones en varios campos.

Usando computación cuántica para mejorar la identificación de Conjuntos Mínimos de Corte en ingeniería.

Descubre cómo LaSDI transforma simulaciones complejas en modelos eficientes.

Una visión general de cómo el acoplamiento electrón-fonón afecta las propiedades de los materiales.

Un nuevo método mejora las técnicas de regularización DAE para una mejor eficiencia y precisión.

Los investigadores buscan mejorar las predicciones de ecuaciones diferenciales parciales usando Operadores Neurales.

Entender los métodos de cuantificación de la incertidumbre mejora la toma de decisiones en ingeniería.

Nuevo método mejora la extracción de características para diagnosticar fallos en los rodamientos de las máquinas.

Una mirada a nuevos métodos para calcular intervalos de confianza en pruebas de choque mecánico.

Aprende sobre métodos para encontrar soluciones óptimas en diferentes campos.

Examinando cómo la orientación interna del grano afecta el comportamiento del metal bajo estrés.

Este artículo habla sobre el diseño de controladores de redes neuronales seguros para sistemas críticos.

Una mirada a los comportamientos y aplicaciones de las ondas de choque auto-similares.

Explora la importancia de las superficies no compactas en geometría y topología.

Este artículo explora procesos espontáneos en sistemas fuera de equilibrio y sus aplicaciones.

La investigación revela el comportamiento complejo de los límites de grano en el titanio utilizando herramientas de análisis innovadoras.

Explorando los principios y aplicaciones del control de retroalimentación en varios sistemas.

Un método para estimar distribuciones de probabilidad en sistemas inciertos.

Explorando la importancia de los procesos irreversibles en termodinámica y mecánica.

Un estudio sobre la predicción del comportamiento de materiales compuestos usando redes neuronales avanzadas.

Un nuevo enfoque combina el aprendizaje automático y la física para un mejor análisis de materiales.

Aprende cómo las ecuaciones de Volterra estocásticas modelan sistemas aleatorios en diferentes campos.

Una mirada a los efectos cuánticos en las propiedades de los materiales en la ingeniería.