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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分散オブザーバーを使った大規模システムの効率的な制御方法を紹介するよ。
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化学反応における予期しない混沌とした挙動を探る。
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複雑なダイナミクスの中でジュリア集合の魅力的な構造や振る舞いを探ってみて！
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共鳴が粒子の挙動を制御する役割についての探究。
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この記事では、変化の多い環境でのディープラーニングの適応の難しさについて考察しています。
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粒子数が変動するシステムを研究する方法の概要。
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分散観測者がいろんなアプリケーションで状態をどう推定するかを見てみよう。
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TreeDOXは、過去のデータを使ってカオスなシステムを予測する簡単な方法を提供してるよ。
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不完全な観測から常微分方程式を推測するために機械学習を使った新しいアプローチ。
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太陽-地球-月の動力学における周期的軌道の探求。
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RNAウイルスのダイナミクスにおける欠陥ウイルスゲノムの役割を探る。
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宇宙ごみの問題と衛星処理の解決策についての見直し。
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この記事ではリミットサイクルと、それに関連する定理を証明することの複雑さについて話してるよ。
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二重振り子のシステムの予測不可能な動きに迫る。
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デング熱の広がりを理解してコントロールする新しいアプローチ。
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数学物理における衝撃波とその進化するインターフェースの研究。
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自己回避歩行の探求と、それが群論や応用における重要性。
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この記事では、複雑なダイナミクスと熱帯幾何学の関係を調べる。
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研究が、空間モデルを変換することで病気の感染拡大モデルを改善する方法を提案してるよ。
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多重フラクタルと大偏差が複雑なシステムを分析するのにどう役立つかの見方。
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