ラグランジュデータとオイラー データを統合して、システム状態の推定を改善するフレームワーク。
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研究者たちが極端な天候イベントの予測をより良くするためにTEAMSを開発した。
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有限型のサブシフトとソフィックサブシフトにおける未決定性を探る。
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この記事では、都市の住みやすさ指数を測る新しい方法を紹介しているよ。
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地球と月のシステムの重力的相互作用と動きについての考察。
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この記事では、ランダム動的システムにおけるヒット分布について掘り下げてるよ。
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複雑な生物的相互作用を最適輸送理論を使って研究するためのフレームワークを紹介します。
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区分線形写像が複雑な挙動やカオスにつながるかを発見しよう。
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新しいモデルはENSO気候現象の予測とその世界的影響を改善してるよ。
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研究が、接続の欠如がネットワーク全体のリンク予測精度にどう影響するかを調べてるよ。
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この研究では、初期値問題におけるソース項の正確な回復のための2つのアルゴリズムを紹介してるよ。
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補間セットの概要とそれが動的システムに与える影響。
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病気の流行中に報酬を通じて安全な健康選択を促す方法。
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この研究は、LoRAファインチューニングがトランスフォーマーモデルのトークンクラスタリングにどんな影響を与えるかを調査してるよ。
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この論文では、一次元動的システムにおけるシンプlicityバイアスの影響を調査してるよ。
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グループ、ポアンカレ指数、そしてその応用の関係を見てみよう。
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研究者たちは肝細胞の挙動を理解するためにカルシウムの振動を調べてるよ。
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ハイパーボリック面上で演算子の痕跡がどう振る舞うかを調べる。
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遅れのあるシステムをモデル化するために、機能的微分方程式がどのように使われるか、いろんな分野で探ってみて。
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早期のシグナルが重要なシステムの変化を予測できるかを調べる。
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研究者たちは流体の流れをよりよく理解するために、ラグランジアンドリフターを展開するための革新的な方法を提案している。
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神経ネットワークにおける信号関数と遅延の役割を調べる。
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中立的な機能的微分方程式が物質の流れを研究するのにどう役立つかを理解すること。
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相互作用するシステムの研究は、複雑なダイナミクスについての洞察を明らかにする。
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線形ダイナミクスを見ていくよ。オペレーター、再帰、ハイパーサイクリック性に焦点を当てるね。
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粒子システムのユニークな振る舞いや周期的な相互作用を探ってみて。
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新しい方法がEDMDのデータ効率と誤差境界を改善する。
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この記事は、数学における複雑な双曲格子の重要性を強調しているよ。
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mpbnは遺伝子相互作用研究のためのブールネットワークの分析を簡素化する。
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ノイズが流体の挙動にどう影響するか、レヴィ領域やウォン-ザカイ異常を通じて調べてる。
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効率的な資源移動のための最適輸送とラックス・オレイニック演算子を調べる。
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この研究は、強力なタイルセットがドミノ問題を決定可能にすることを明らかにしている。
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新しいフレームワークが混沌とした環境での学習と予測を向上させる。
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この研究は、PCAが拡散系と散逸系の間の遷移をどう明らかにするかを調べてるよ。
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アノソフ流とその重要な特性を深く掘り下げてみる。
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速いプロセスと遅いプロセスが時間をかけて集団の行動をどう変えるか探ってみて。
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スターン・ブロコット数列を通じて、分数のつながりや振る舞いを探る。
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新しいニューラルネットワークのアプローチで、速い-遅いダイナミックシステムのモデルが改善される。
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反復関数系とそのアトラクタの自然な次元を探る。
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新しい方法が、効率的に多項式の根を見つける能力を向上させてるよ。
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