この記事では、遅れ微分方程式における振動解とその周期解との関連について探ります。
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離散的速い遅いシステムと、その特異点付近での解析を見てみよう。
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研究によると、制御されたランダムさがFPUT格子の波のダイナミクスにどのように影響するかがわかった。
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流体の動きとコヒーレントセットを分析する上での動的p-ラプラスの役割を探る。
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近隣の孤立法が軌道の経路を追跡するのにどう役立つかを見てみよう。
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時間が経つにつれて、要因がどうお互いに影響し合うかを見てみよう。
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神経細胞がどう働いてるかと、脳の健康における重要性を見ていこう。
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この研究はハイブリッドシステムのパラメータを推定する新しいアルゴリズムを提案してるよ。
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この研究は常微分方程式モデルのパラメータを特定する方法を強化する。
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遅れ微分方程式は時間遅れのあるシステムのモデル化に欠かせないんだ。
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数学システムにおけるソフィックエントロピーと局所的な限界を見てみよう。
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動的モデルにおける列、最小システム、エントロピーの相互作用を調べる。
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新しいアプローチがSIRモデルを強化して、より良い疫病分析を可能にする。
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DBMRとNMFがデータ分析をどう簡単にするか学ぼう。
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フラクタル補間関数がいろんな分野で複雑なパターンをどうモデル化してるか探ってみよう。
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物理システムにおける結合方程式の安定性と振る舞いに関する研究。
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ネットワークがどんなふうに同期して、いろんな分野で相互作用するかを見てみよう。
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RCフローは、重要な反応座標を使って複雑な分子システムの解析を簡素化するよ。
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構造を通じた複雑な微分方程式を解くための革新的な手法。
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小さな変化がシステムの動きに大きな影響を与えることを学ぼう。
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デッドビート結合がいろんなシステムで同期を促進する方法を探ってる。
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革新的な技術でラウジー・フラクタルの境界を描くのが簡単になった。
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スイッチド線形システムの概要と制御設計における重要性。
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研究が、相互接続されたシステムで混沌とした行動を引き起こす条件を明らかにした。
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リャプノフ指数とそのカオス系における役割についての考察。
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ある研究がデータ同化を使ってリャプノフベクトルを計算する方法を紹介してるよ。
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この研究は、いろんなビリヤード台の形状での粒子の独特な動きのパターンを調べてるよ。
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AIシステムの安全性におけるモデル検証の重要性についての考察。
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研究者たちは、機械学習を使って化学の自然なパターンをよりよく理解し再現しようとしている。
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新しい方法は、連合学習とカーネル回帰を使ってモデルの精度を高める。
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簡単なモデルがイギリスの人口変動に影響を与える重要な出来事を分析してるよ。
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オスシレーターの同期を研究するための新しいクォータニオニックアプローチ。
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数学物理における準周期関数とそのユニークな等高線を探る。
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ハミルトニアンシステムのモデル化における深層学習の利用を探る。
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自動運転技術を使って、宇宙船が火星へ効率的な経路を作る研究。
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新しいモデルは、血管がない腫瘍の成長と振る舞いについての洞察を提供する。
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ホロスフェアを探ることで、負の曲率の幾何学とその影響についての洞察が得られる。
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動的システムにおける不変測度の分析に関する新しい手法の概要。
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化学的相互作用と恐怖が植生プランクトンの個体数にどう影響するかを調査中。
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定義された空間内の格子点の分布と統計的特性を探ってみて。
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