三角ビリヤードの粒子の挙動を探って、その量子への影響を考えてる。
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革新的なモデルを通じて量子システムと古典的な振る舞いの関係を探る。
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都市スケーリングの概要と、都市の発展を形作る要因について。
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進化するデータの変化を分析する方法を見てみよう。
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バイナリ流体混合物の挙動とその乱流を覗いてみる。
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位相変調を使ってマグノメカニカルシステムでカオスを達成する新しい手法。
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タオの方法は、シミュレーションでシンプレクティック構造を維持するシンプルな方法を提供している。
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非ガウス系のための新しいフィルタリング技術を紹介します。
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研究が示す、周期二重化を通じた逆回転テイラー・クエット流における複雑な挙動。
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量子回転子のエネルギーレベルの研究が、混沌とした振る舞いと秩序のある振る舞いを説明してるよ。
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材料の抵抗率に影響を与えるメカニズムを探る。
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時間遅延測定を通じて、複雑なシステムにおける波の動作を調べる。
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気候ネットワークを使って重要な気候変化を効果的に特定する。
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ハミルトン系におけるカオス的な振る舞いと規則的な振る舞いを区別するために機械学習を使う。
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さまざまな条件や相互作用の下でカップルオシレーターがどう動くかを探ってみて。
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さまざまな分野で変化のプロセスを研究する方法を見てみよう。
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記憶に影響を受けた複雑なシステムを分析するために、分数マップがどのように役立つかを見てみよう。
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研究によると、ランダムなネットワーク内でオシレーターがどうやって同期するか、接続が異なっても分かったよ。
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天体物理システムで磁場がどう生成され、維持されるかを調べている。
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機械学習の技術は、予測できないカオスなシステムへの新しい洞察を提供するよ。
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この記事では、連結した振り子がどのように相互作用し、お互いの動きに影響を与えるかを考察しています。
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月での私たちの存在を形作る重要なミッションを探る。
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エネルギー損失が動的分数系の挙動にどう影響するかを調べる。
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新しい方法が不確実性の管理を改善することで、宇宙船の軌道予測を向上させているよ。
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二レベルシステムの複雑さを分析すると、量子技術に関する洞察が得られるよ。
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この研究は、キックされたトップモデルにおける非線形性がカオス的な振る舞いにどう影響するかを探る。
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機械学習の方法は、いろんな分野でカオス系の予測を向上させるよ。
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新しい方法がネットワーク内での共進化を通じてグループの協力を向上させる。
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非対称キックロターマップにおけるエビ型ドメインの探求。
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CMCが時系列データの因果関係をどうやって特定するかをチェックしてみて。
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磁場を分類する新しい方法が核融合エネルギーの効率を向上させる。
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ダイナミカルシステムを通じてイケダマップのカオス的な挙動を探る。
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シアレス曲線はカオス的なシステムで粒子の動きを整理するのに役立つよ。
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深層学習を使って、天気予報のためのデータ同化を改善する。
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この研究は、海面温度が全球気候ダイナミクスにどう影響するかを明らかにしている。
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乱流の混沌とした動きを分析する新しいアプローチ。
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量子オシレーターにおける引力と反発力の影響を探る。
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磁気再接続のダイナミクスと、天体物理プロセスへの影響を探る。
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科学者たちは、加速器の粒子ビームの安定性を改善するためにシャノンエントロピーを使ってる。
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2つのアルゴリズムが、変化するシステムでリアルタイムデータを使ってパラメータの推定を改善する。
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