エンジニアリング に関する最新の記事

マテリアルポイント法の概要と、材料研究におけるその応用について。

高次ベッセル関数の概要と、数学における重要性。

圧力や接触の課題に焦点を当てたエンジニアリングにおける設計最適化の見直し。

高速コンプレッサーシステムにおける気流と熱伝達の研究。

確率的アレン・カーン方程式の材料科学における重要性と応用について探る。

非エルミートダイナミクスとそれが量子物理学における応用を探る。

神経ネットワークと従来の技術を組み合わせて流体の挙動を予測する。

この記事では、AIを使ってマルチオブジェクティブ最適化プロセスを改善する方法について探っているよ。

1次元フォトニック結晶の構造と機能を調べる。

研究は、ファノミラーが光機械系における基底状態冷却をどのように強化するかを探る。

Paretoフロント-多様なバッチ最適化でより良い解決策を紹介するよ。

メカニカルシステムの稀なリスクをうまく扱って、安全性を向上させる方法を学ぼう。

ホモトピー法は、複雑な問題をシンプルな問題に結びつけることで形状最適化を改善するよ。

LENNsは、複雑な物理システムを効率的にモデル化する新しいアプローチを提供する。

新しい方法が、金融や工学の高次元最適制御問題に対する解決策を向上させるんだ。

異なる媒介を移動する時の粒子の動きを発見しよう。

多結晶材料のストレスとひび割れの形成を予測するモデル。

研究者たちは銀ナノ粒子を埋め込むことで金の導電性を改善し、新しい電気的挙動を明らかにした。

最適制御技術がいろんな分野での意思決定をどう改善できるか学んでみて。

限られた測定を使って波の挙動を再構築する新しいアプローチ。

複数の分野で最適化の課題を解決する方法を革新する。

CLAMPはコヒーレントLIDARの画像品質を向上させて、ノイズを減らし、明瞭度を上げるよ。

技術における六角形材料のユニークな特性と用途を探る。

ランク・リベイラーはマトリックスのランクを推定して、データ分析や機械学習などを助けるよ。

材料の周波数に基づいて弾性波がエネルギーを失う様子を調べる。

制御システムで制約を効果的に管理する方法を紹介するよ。

新しいスリップウォールモデルが乱流シミュレーションの精度と効率を向上させる。

この記事では、半直線上の微分方程式とその解について見ていきます。

ランダム行列の重要性をいろんな分野で探って、その固有値の挙動について話そう。

研究は、地域の流れの条件が乱流の挙動にどのように影響するかを調べている。

研究が、性質が変化する材料の新しい波動パターンを明らかにした。

新しい方法が最適制御問題の計算を改善する。

音波を使って隠れたひびを見つける方法が安全性と検査プロセスを向上させる。

材料がストレスにどう反応するかと、それを分析する方法を見てみよう。

新しい方法が、偏微分方程式を解くニューラルネットワークのトレーニングを向上させる。

非線形方程式とバブル構成を通じて熱がどのように広がるかを探る。

統合シーケンス-周波数多重化は、ワイヤレス信号の品質と効率を向上させることを目指してるよ。

ロバストミニマックス制御がさまざまな分野で不確実性にどう対処するかを学ぼう。

この研究は、混合局所-非局所楕円方程式における複数の弱解の存在を探る。

熱力学の基本的な概要、法則、そしてさまざまな分野での応用について。