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Introduzione di metodi di controllo efficienti per sistemi su larga scala usando osservatori distribuiti.

Un metodo per calcolare in modo preciso gli autovalori e gli autovettori in problemi complessi.

Uno sguardo al ruolo della risonanza nel controllare il comportamento delle particelle.

Esplorare il ruolo delle Reti Neurali Bayesiane nella previsione del flusso turbolento.

I robot migliorano i compiti di spinta gestendo meglio l'incertezza durante la manipolazione degli oggetti.

Un metodo per gestire sistemi complessi in modo efficace quando i parametri non sono del tutto conosciuti.

Uno studio su come il disordine influisce sulla superconduttività in SrRuO3.

Il dataset ROBUST aiuta i ricercatori a risolvere problemi software nella robotica.

Esplora il comportamento affascinante delle bolle nei fluidi viscosi.

Il metodo BSS migliora le simulazioni del flusso di fluidi catturando con precisione gli urti e la turbolenza.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dei sistemi non lineari e delle loro misure di osservabilità.

Un nuovo metodo per migliorare il controllo nei sistemi complessi usando MR-ARL.

Questo studio esamina i metodi per identificare le fonti di calore a partire da misurazioni limitate.

Un modello migliora la comprensione del movimento degli elettroliti nei materiali porosi.

Impara a migliorare l'ottimizzazione usando modelli più semplici insieme a dati di alta qualità.

Esplorare come i design simmetrici migliorano il movimento e l'efficienza dei robot.

I ricercatori migliorano le simulazioni di combustione grazie all'integrazione dell'AI e delle GPU.

Questo studio analizza come la luce interagisce con i materiali a strati.

Uno sguardo alle matrici casuali e alle loro applicazioni in vari campi.

Analizzando hardware e software per soluzioni di calcolo quantistico efficienti.

Scopri come STPA e LTL creano sistemi più sicuri.

Nuovi metodi migliorano le soluzioni per equazioni complesse usando modelli di diffusione.

La ricerca si concentra sul ridurre gli infortuni causati da strumenti affilati nelle collaborazioni uomo-robot.

Un nuovo metodo per velocizzare la riparazione dei modelli Stateflow e ridurre i costi.

Questo articolo esamina i metodi per risolvere problemi inversi nella dinamica dei fluidi.

Uno sguardo al comportamento dei materiali viscoelastici quando vengono deformati.

Scopri come i PINNs uniscono il deep learning con la fisica per risolvere problemi in modo efficiente.

Esaminando le mappe polinomiali e il loro ruolo fondamentale in vari campi di studio.

Fmm LuHN sembra avere del potenziale per la superconduttività a temperature quasi ambiente.

Metodi per migliorare i processi di soluzione vicino a singolarità matematiche complesse.

Nuovi modelli migliorano le previsioni per i flussi granulari complessi in diversi contesti.

Una panoramica della risonanza vibrazionale e delle sue applicazioni in diversi settori.

Uno sguardo ai nuovi metodi per analizzare i flussi di gas, concentrandosi sui gas non ideali.

Questo articolo esplora come le forme delle particelle influenzano il loro comportamento di assemblaggio.

Una panoramica su come la regolarità plasmi i movimenti e le strutture nella matematica.

GATlab semplifica la modellazione matematica per ricercatori e ingegneri.

Questo studio esamina come diverse forze influenzano la dinamica di scorrimento e rottura.

Questa ricerca valuta strategie per gestire sistemi complessi sotto incertezza.

Uno sguardo a come il rumore influisce sulla rilevazione del segnale nei sistemi tecnici.

Questo studio esplora il comportamento delle onde d'urto nei fluidi comprimibili nel tempo.