新しいモデルが傾斜のある不透過層での地下水の流れの予測を改善した。
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最先端の科学をわかりやすく解説
新しいモデルが傾斜のある不透過層での地下水の流れの予測を改善した。
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球状最大関数、ハーディ空間、フーリエ積分演算子の関連を探る。
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新しいアプローチが流体と固体の相互作用のモデル化を変える。
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新しい手法が、密な線形システムを解くためのカチマルツアルゴリズムを強化してるよ。
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浅海波測定を使って海底の変化を研究する方法。
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複雑な偏微分方程式を効率的に解くためにニューラルネットワークを使う。
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この記事では、トレーサーがポリマー材料内でどう動くかとその影響について探るよ。
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限られた観察でグループの同期を評価する新しい方法。
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新しい方法で二足歩行ロボットの安定性と適応性が向上するよ。
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MKIDはさまざまな科学分野でエネルギー検出を強化するよ。
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この記事では、速度データからの迅速な圧力計算の新しい方法を紹介します。
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この研究では、壁の形が非線形音響波の挙動にどのように影響するかを調べてるよ。
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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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分数ラプラス演算子における固有値問題の概要とその応用。
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この研究は、流体の流れの小さな変化が複雑な挙動につながる方法を探求してるよ。
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新しい方法で位置と向きを制御することでロボットの動きが改善される。
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バイレベル最適化のスムージング技術とその利点についての考察。
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材料や生物システムにおける相転移を数学的モデルでどう説明するかを発見しよう。
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新しいフレームワークがサイバーフィジカルシステム、特にsUASの安全テストを強化する。
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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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この方法は、変化する方程式のシステムでの解の追跡を改善するよ。
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新しい方法が物理学と機械学習を組み合わせて、より良い予測を実現してるよ。
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ネットワークの変更を検証しつつ、予想される動作を保つ方法。
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研究が圧力が物質の状態にどう影響するかの洞察を明らかにした。
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流体力学のナビエ-ストークス方程式の解を改善する方法。
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研究が生体組織の弾性特性を測定するための新しいモデルを紹介してるよ。
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数学と現実生活における表面の特徴と影響を探る。
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この方法は、表面水と浸透水を統合して、より良い水管理を実現するよ。
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ブラックボックス最適化におけるサンプリング方法と戦略のガイド。
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血滴の蒸発と、その法医学や医療への影響を探る。
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最適化と経済学における変分不等式のローカルな解決策を探る。
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さまざまな条件下でポリマーがどのように状態を変えるかの概要。
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DDPMが非線形システムのフィードバック制御をどう改善するかを発見しよう。
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科学者たちは宇宙のダークマターを探るためにミューオンの相互作用を調べてるんだ。
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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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この研究は、重要な数学方程式を解くための効率的な方法を探るものです。
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乱流境界層における圧力変動が流体の流れに与える影響を調べる。
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時間とともに変化する形を作って可視化する方法。
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Transolverは、いろんな分野の複雑な数学問題に対する高度な解決策を提供してるよ。
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新しい方法が自動機と代数を使って線形整数方程式の解法を改善した。
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