エンジニアリング に関する最新の記事

熱力学と力学における不可逆プロセスの重要性を探る。

高度なニューラルネットワークを使った複合材料挙動の予測に関する研究。

新しいアプローチは、機械学習と物理学を組み合わせて、より良い材料分析を実現する。

確率的ボルテラ方程式がいろんな分野でランダムシステムをどうモデル化するか学ぼう。

エンジニアリングにおける材料特性への量子効果の影響を探る。

粒子サイズがさまざまな材料の粒成長にどのように影響するかを学ぼう。

フィラメントの動態を調べて、生物学的プロセスや工学的応用についての洞察を得ること。

この記事では、複雑なシステムでの安全な運用方法を考察しています。

複雑な環境でロボットを導く方法と課題を見てみよう。

ニューラルネットワークを使って複雑な偏微分方程式を効率的に解く。

この研究は、表面のテクスチャーが流体力学における乱流と抵抗にどのように影響するかを調べているんだ。

新しいアプローチが非線形テンソル微分方程式の解法を効率的かつ効果的に簡素化する。

DPSynthは効率的なブール関数合成のために動的計画法を使ってるよ。

この記事では、ロボットが物体を効率的に押し合わせる方法について話してるよ。

PDMS表面と液体との相互作用の概要。

衝突中の剛体の相互作用をより良く制御するための新しい方法。

新しいアプローチが、機械が変化する環境にどれだけ適応するかを向上させる。

この研究は、速度勾配テンソネットワークを使って乱流を簡素化してるよ。

HfNフィルムは、高度な用途での金の代替として期待できるよ。

この記事は、流体の流れにおける回転のない衝撃の挙動を明らかにしているよ。

新しい技術が超伝導体の渦ピンニングを改善して、より良い性能を引き出してるよ。

数学モデルの近似をニューラルネットワークと有限要素を使って改善する方法。

不変葉層とそれが複雑なシステムを理解する上での役割についての考察。

超流体ヘリウムを使った超伝導キャビティのクエンチ検出を改善する方法を探る。

さまざまな素材でひび割れがどう発生して相互作用するかを見てみよう。

新しい手法が、いろんな分野で高次元システムの到達性を向上させてるよ。

ベイジアンネットワークを使った新しい方法で、システムの特定と予測が改善されるよ。

楕円方程式とスペクトル評価において、小さな解が大きなシステムに与える影響を調べる。

多様で効率的な建築デザインを作るための新しい方法。

研究者たちはキラリティとカオスを組み合わせてセンサーの感度を高めてる。

粒子が材料を通ってどう動くかと、損失の影響を見てみよう。

新しい量子アルゴリズムが複雑な力学システムにおける運動エネルギーの推定を改善する。

境界が変わることで流体の挙動がどう変わるかを見てみよう。

Simformerは、シミュレーションベースの分析における課題に取り組むことで、推論手法を向上させる。

数値的方法を使って乱流を分析して、精度と洞察を向上させる。

温度とストレスがアモルファス固体の流動挙動にどう影響するかを調べてる。

この記事では、線形システムを解くための幾何多重格子を使ったハイブリッド高次法の利点について話してるよ。

この記事では、サイバーフィジカルシステムのコミュニケーション戦略について、プルとプッシュの方法に焦点を当てて話してるよ。

複雑なマルチスケールシナリオでの解決策を改善するためにテンソルニューラルネットワークを探求中。

さまざまな分野で複雑な非線形方程式に取り組むための強力なソルバーを発見してみて。