研究者たちは、磁気軸の探索を利用してステラレーター設計の複雑さに取り組んでいる。
Maximilian Ruth, Rogerio Jorge, David Bindel
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熱と流体がどのように混ざるかを数学的手法を使って見てみる。
Edward Finkelstein
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魚の学習を数理モデルで見る。
Josefa Caballero, Hanna Okrasińska-Płociniczak, Łukasz Płociniczak
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数値解析が複雑な確率微分方程式を解くのにどう役立つかを探る。
Thi-Huong Vu, Hoang-Long Ngo, Duc-Trong Luong
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移動メッシュ技術が電子の挙動研究をどう簡単にするか学ぼう。
Zheming Luo, Yang Kuang
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科学者たちは、量子の課題を効率的に解決するために固有対分割を使ってるんだ。
Yang Kuang, Guanghui Hu
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ワックスプレス座標について学んで、その応用が世界を形作るのにどう役立ってるかを知ろう。
Pengjie Tian, Yanqiu Wang
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複雑な動きや変化の方程式を解くための効率的な方法を提供するツールボックス。
Lekan Molu
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DG-CG法について学んで、波動方程式を解く方法やその重要性を理解しよう。
Zhaonan Dong, Lorenzo Mascotto, Zuodong Wang
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トポロジー最適化が流体アプリケーションのために軽量で効果的なデザインをどう作るかを学ぼう。
Yuta Tanabe, Kentaro Yaji, Kuniharu Ushijima
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固有値問題における特異行列の扱い方のテクニックを見てみよう。
Karl Meerbergen, Zhijun Wang
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新しいツールが流体シミュレーションの急な変化への対応を改善してるよ。
Xi Deng, Zhen-hua Jiang, Omar K. Matar
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確率微分方程式の見方、それらの課題、実用的な使い方について。
Hoang-Viet Nguyen, Trung-Thuy Kieu, Duc-Trong Luong
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このガイドは、対流拡散反応方程式を解く新しい方法を紹介してるよ。
Dibyendu Adak, Duc P. Truong, Radoslav Vuchkov
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不確実性や複雑さの中で最適化問題を解決する方法についての考察。
Harbir Antil, Sergey Dolgov, Akwum Onwunta
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流体力学の手法を使った効果的なシミュレーションと実世界の応用についての考察。
Luca Crugnola, Christian Vergara
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複雑な保存方程式を効率的に解く方法を紹介するよ。
Kenneth Duru, Dougal Stewart, Nathan Lee
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キュービックパウエル・サビンスプラインがコンピュータグラフィックスでどんな風に滑らかな曲線を作るかを学ぼう。
Jan Grošelj, Hendrik Speleers
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新しい方法は、複雑な方程式を解くために数値技術とニューラルネットワークを組み合わせてるんだ。
Santiago Badia, Wei Li, Alberto F. Martín
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カドミウムイエローの絵の具は、光や環境の影響で色あせることがあるよ。
Maurizio Ceseri, Roberto Natalini, Mario Pezzella
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研究者たちはディープラーニングを使ってフォトニッククリスタルの特性を効率的に予測してるよ。
Yueqi Wang, Richard Craster, Guanglian Li
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研究者は、さまざまな材料の中にある小さな隠れた物体を見つけるためにMUSICを使ってるよ。
Won-Kwang Park
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新しい方法が数学的な近似を大幅に改善する。
Jaspreet Kaur, Meenu Goyal
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研究者たちは、流体の挙動をより良く予測するための革新的な方法を開発した。
Sutthikiat Sungkeetanon, Joseph S. Gaglione, Robert L. Chapman
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湿った空気が天気予報にどう影響するか、複雑な方程式を使って学ぼう。
Kieran Ricardo, David Lee, Kenneth Duru
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医療画像における光と音の革新的な融合を探求する。
Phuoc-Truong Huynh, Barbara Kaltenbacher
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リンパ管がどうやって形成されるかと、その治癒における重要性についての見解。
Boyi Wang
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新しい方法がプライバシーを守りながらデータ分析を強化する。
Julien Nicolas, César Sabater, Mohamed Maouche
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量子コンピュータと有限要素法の組み合わせについて学ぼう。
Abhishek Arora, Benjamin M. Ward, Caglar Oskay
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科学者たちは、物理に基づいたニューラルネットワークを使って相変化方程式の解を改善している。
Mustafa Kütük, Hamdullah Yücel
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FADMMは、複雑なデータの問題に効率的に取り組む新しいアプローチを提供するよ。
Ganzhao Yuan
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マイクロ波イメージングとMUSICアルゴリズムが、侵入せずに隠れた物体を明らかにする方法を見つけよう。
Won-Kwang Park
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非線形方程式の複数の解を見つけるための深堀り。
Martin Kolodziejczyk, Michela Ottobre, Gideon Simpson
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対称性が複雑な偏微分方程式を効果的に簡単にするのにどう役立つか学ぼう。
Sheehan Olver
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ランダムさが複雑なシステムやカオス理論にどんな影響を与えるかを調べる。
Maxime Breden, Hugo Chu, Jeroen S. W. Lamb
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新しい方法が、エネルギー効率の良いスパイキングニューラルネットワークのトレーニングを簡単にしてくれるよ。
Ruyin Wan, Qian Zhang, George Em Karniadakis
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フェーズフィールドモデリングに関する考察とシミュレーションにおける数値安定性の重要性。
Pansheng Li, Dongling Wang
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FEMが複雑な非線形方程式を実際のシナリオでどう扱うかを学ぼう。
Boris Vexler
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ニューラル共役フローが科学的モデリングをどう変えているかを学ぼう。
Arthur Bizzi, Lucas Nissenbaum, João M. Pereira
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DTAMは、不完全な情報からデータを再構築する強力なソリューションを提供してるよ。
Zhong-Feng Sun, Yun-Bin Zhao, Jin-Chuan Zhou
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