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Le PDE con ritardo offrono spunti su sistemi influenzati da ritardi temporali in vari settori.

Le reti neurali migliorano le soluzioni per le equazioni differenziali parziali complesse.

Scopri come la tensione nelle foglie elastiche porta a movimenti inaspettati e applicazioni.

Uno sguardo a come i fluidi e le strutture si influenzano a vicenda in vari campi.

Un nuovo metodo migliora lo studio dei sistemi vincolati nella dinamica hamiltoniana.

Un nuovo metodo per previsioni accurate in situazioni fisiche in cambiamento usando il machine learning.

Questo studio presenta un nuovo metodo per il modeling del flusso di fluidi migliorato usando il machine learning.

Esplorare il ruolo dei nanobridge superconduttori in applicazioni avanzate.

Una panoramica del controllo basato sulla planarità e il suo impatto sui sistemi complessi.

Nuovi design nei trasduttori promettono un miglior trasferimento di informazioni quantistiche.

Esplorare il comportamento e le implicazioni della turbolenza rotante nei sistemi fluidi.

Esplora come le relazioni di ricorrenza delle matrici influenzano la stabilità in vari campi.

Un nuovo approccio bayesiano migliora la modellazione di sistemi complessi e delle loro dinamiche.

Uno sguardo su come le nuove tecniche di modellazione migliorano la comprensione dei sistemi interconnessi.

Nuovo metodo migliora la misurazione dei campi ottici nello spazio tridimensionale.

Esplorando il legame tra la dinamica della rete di Toda e le superfici minime nella matematica.

Usare le reti neurali per migliorare il design dei gusci stampati in 3D per una performance migliore.

Questa ricerca esplora come i materiali magnetici a strati rispondono ai campi esterni.

Tecniche innovative migliorano l'efficienza nello studio dei materiali iperelastici e delle loro applicazioni.

MEDEA semplifica la modellazione del pattern dell'antenna per gli astronomi radio.

Un metodo per aiutare diversi agenti a lavorare insieme in modo efficace in ambienti incerti.

Le cerniere tessili migliorano la flessibilità e il movimento nei metamateriali meccanici.

Ricercando come imparare gli operatori e gestire gli errori in modo efficace negli spazi delle funzioni.

Un nuovo approccio migliora le previsioni dei sistemi dinamici incorporando la memoria.

Questo studio valuta i VLM per congestione del traffico, rilevamento di crepe e conformità dei caschi.

Esaminando l'efficacia del coefficiente di modulazione dell'ampiezza nella ricerca sulle turbolenze.

Uno studio sul comportamento dei fluidi nei canali e le sue implicazioni.

Esaminando come gli approcci bayesiani migliorano la valutazione delle prestazioni strutturali attraverso la quantificazione dell'incertezza.

Uno sguardo dettagliato sull'uso del metodo di Hamilton-Jacobi per sistemi meccanici con vincoli.

Uno sguardo ai comportamenti complessi delle reticoli non lineari e alle loro applicazioni.

Lo studio dei risonatori di Duffing rivela comportamenti intricati influenzati da forze variabili.

Uno studio su come il N2O interagisce con lo xenon e l'SF6 in diversi stati.

Un nuovo metodo combina approcci a level-set e polittopici per l'ottimizzazione della forma.

La ricerca svela nuovi schemi e limiti delle somme degli autovalori nella meccanica quantistica.

Nuovi metodi migliorano i calcoli per le equazioni differenziali che coinvolgono gruppi di Lie nella dinamica quantistica.

Un nuovo modo per capire come si comportano i tessuti molli sotto stress.

Scopri come i robot percepiscono, apprendono e agiscono in diversi ambienti.

Un approccio innovativo che utilizza Galerkin-Boltzmann e reti neurali per analizzare il comportamento dei fluidi.

L'IA aiuta a identificare i liquidi ionici come propellenti per i razzi a elettrospray.

Uno studio rivela la dinamica del collasso dei pori nel PMMA durante un impatto.