吸引下の定常流におけるナビエ-ストークス方程式の解を解析する。
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限られたデータから複雑な関数を近似する新しい方法が出てきてるよ。
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新しい方法が流体力学における粒子シミュレーションの精度を向上させてる。
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VGTのネットワーク分析を使った乱流の挙動に関する研究。
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新しい方法で、さまざまな分野での波の動きを予測するのがうまくなったよ。
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この記事は、異なる条件下での細長い形状周辺の流体挙動について考察しているよ。
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研究が、熱や電気の流れに影響を与える含有物を持つ材料についての洞察を明らかにした。
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新しいベンチマークが、いろんな分野でオフラインの多目的最適化手法を強化するよ。
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この方法は、機械学習を使ってCFDの精度と効率を向上させるんだ。
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GSDOは微分なしで複雑な問題を最適化するんだ。
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マルチレート法は、変化の速度が異なる動的システムのシミュレーション効率を向上させるんだ。
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波状の加熱表面上の液体フィルムが落ちる影響を調べる。
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この記事では、粒子が表面近くの流体挙動にどのように影響を与えるかを調べているよ。
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RKGCはSPHを使って流体シミュレーションの精度と一貫性を向上させる。
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研究が、テクスチャーのある表面が流体の動きや流れのダイナミクスにどのように影響するかを明らかにした。
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私たちは、ノイズが多い間接的な観察を使ってモデルを洗練させる方法を開発しています。
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複雑なエンジニアリングやロボティクスのタスクにおけるより良い解決策のための新しい方法を紹介します。
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制御システムにおける強い不安定半径の探求とその重要性。
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サドフスキー渦パッチの概要と流体力学におけるその重要性。
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新しい素材が様々な技術で光の管理を改善する。
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新しいツールが機械学習を使って衝撃条件下の流体挙動の研究を助けるよ。
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狭いチャンネルでの反応帯の厚さが炎の挙動に与える影響の研究。
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結晶シミュレーションでエネルギー安定性を研究すると、材料の挙動予測がよくなるんだ。
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多孔質材料における流体の動きを理解する新しい方法を探ってる。
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流体力学と秩序から混沌への移行についての考察。
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