ロボットの運動学キャリブレーションの正確さの重要性と課題を探る。
Ersin Das, Thomas Touma, Joel W. Burdick
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FEMは超音波モーターの性能を理解して向上させるのに役立つよ。
Zhanyue Zhao, Yang Wang, Charles Bales
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制御システムの安定性を数学的フレームワークを使って高める方法を探ってみよう。
Marc Weber, Bahman Gharesifard, Christian Ebenbauer
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フォノンが材料の特性、安定性、相互作用にどんな影響を与えるかを探ってみよう。
Michael Hott, Alexander B. Watson, Mitchell Luskin
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量子システムにおける完全性の重要性とその影響を探る。
Fatih Erman, O. Teoman Turgut
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革新的なアプローチが、テクノロジーとヘルスケアのための材料発見を向上させる。
Cheng Zeng, Zulqarnain Khan, Nathan L. Post
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研究が、蚕の繭がどうやって蚕を守るかを明らかにし、新しい材料にインスピレーションを与えてるよ。
Ateeq Ur Rehman, Vasileios Koutsos, Parvez Alam
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新しいフレームワークが機械学習と偏微分方程式を組み合わせて、効率的な科学的モデリングを実現してるよ。
Nacime Bouziani, David A. Ham, Ado Farsi
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有向非循環グラフが複雑なネットワーク内の関係をどのように明らかにするか探求しよう。
Renato Vizuete, Julien M. Hendrickx
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研究者たちは、複雑な流体の挙動を効率的に予測するためのよりシンプルなモデルを作成している。
Diana A. Bistrian, Gabriel Dimitriu, Ionel M. Navon
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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、複雑な数学方程式に対処するんだ。
Alireza Afzal Aghaei
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混合有限要素法が多孔弾性材料の研究にどう役立つかを見てみよう。
Arbaz Khan, Bishnu P. Lamichhane, Ricardo Ruiz-Baier
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新しいフレームワークは、データ駆動型の手法とマルチフィデリティデザインを組み合わせて、最適化を向上させる。
Hiroki Kawabe, Kentaro Yaji, Yuichiro Aoki
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新しい方法でサンプリングデータを使って連続時間システムの特定が改善されたよ。
Xiaozhu Fang, Biqiang Mu, Tianshi Chen
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フェンケル双対性の応用と最適化や解析における重要性を発見しよう。
Anton Schiela, Roland Herzog, Ronny Bergmann
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非滑らか最適化とそのさまざまな分野でのユニークな課題を見てみよう。
Vladimir Shikhman
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最小二乗近似における最適サンプリング手法の概要。
Ben Adcock
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複雑なデザインでケーブルの長さを最小化する研究。
Víctor Blanco, Gabriel González, Justo Puerto
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適応制御がシステムを変化する条件にどう調整するかと、その課題について学ぼう。
Olle Kjellqvist, Anders Rantzer
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リニャール系の分析と五次条件下での挙動。
Hebai Chen, Xingwu Chen, Man Jia
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この記事では、ダンピング最適化を通じてシステムの安定性を向上させる手法について説明するよ。
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この記事では、信号品質と信頼性を向上させるためのアンテナ設計の改善について話してるよ。
Albert Salmi, Miloslav Capek, Lukas Jelinek
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PMLが反射を最小限に抑えることで波のシミュレーション精度を向上させる方法を学ぼう。
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幾何学におけるリングパターンとそのユニークな特性の概要。
Alexander I. Bobenko
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新しい方法が先進的なニューラルネットワークとハミルトニアン力学を使って物理システムの予測を改善するんだ。
Harsh Choudhary, Chandan Gupta, Vyacheslav kungrutsev
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新しい人工筋肉のデザインがロボットの動きの能力を向上させる。
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分散方程式における解の挙動をさまざまな条件下で探る。
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さまざまな作業でドローンの安全な運用を確保する方法。
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この研究は、四足ロボットが障害物を継続的にジャンプできる能力を向上させる。
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インターフェース問題を解決するための深層学習技術を使ったTFPONetsの紹介。
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