新しい運動モデルが、異なる条件下でのガスの挙動の予測を改善した。
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スロープリミッターと数値解析での役割についての考察。
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AI技術は加熱された流体の対流セルの制御を向上させる。
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レイリー・ベナール対流の概要とその影響因子。
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研究者たちは、天候や流体力学における混沌とした挙動を分析するためのデータ駆動型の手法を開発している。
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研究が、熱の変動が液体の滴の形成に与える影響を明らかにした。
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ゆっくり動く流体の中での物体の安定した位置を調べる。
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機械学習技術が流体の流れのモデリングと予測を向上させてるよ。
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研究が小さなチャンネルでの熱伝達を向上させる新しい方法を明らかにした。
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柔らかい素材の上での液滴の動きに関する研究は、実際に役立つ多くの応用があるんだ。
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望ましい範囲内に値を保つ方法を紹介します。これで数値解が良くなるよ。
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アクティブネマティクスの研究は、環状のような制限された形状での複雑な挙動を明らかにしているんだ。
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新しい方法が群れ強化学習を利用してシミュレーションのメッシュ精度を向上させる。
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研究によると、機械学習がマイクロ流体でのドロップ合体の予測を改善するらしいよ。
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研究は、複雑な形状の機械における流体の相互作用の理解を深める。
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リアルタイムデータでシンプルなモデルを強化して、精度を上げる。
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筋繊維内の流体の動きが収縮やパフォーマンスにどう影響するかを探る。
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非圧縮オイラー方程式の弱い解における圧力挙動の探求。
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乱流の複雑さとその影響を探る。
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小さなイオニックスイマーは、正確な動きで医療やロボット工学を変えるかもしれない。
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研究は、ブラウン運動する粒子が圧力や温度の変化でどう振る舞うかを明らかにしている。
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新しい方法で機械学習技術を使って乱流の理解が進んでるよ。
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量子コンピュータは流体の流れシミュレーションを変えるかもしれなくて、天気予報やエンジニアリングデザインが改善されるよ。
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非平衡流体の挙動とその独特な特徴を探る。
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フルイドモードスペクトロスコピーは、液体の粘度を直接評価する方法を提供する。
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太陽の慣性モードを刺激する乱流対流の役割を調べること。
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流体内の重力-キャピラリー波と揺れ波の間のエネルギー交換を調べる。
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流体力学における壁面境界乱流の複雑さを詳しく見てみよう。
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膜の複雑な挙動と、それが細胞機能においてどれだけ大事かを探ろう。
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効率的な流体力学シミュレーションのための量子アルゴリズムを探求中。
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流体中の楕円ディスクの動きの挙動を探る。
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Gym-preCICEは流体力学アプリケーションのための強化学習を簡単にするよ。
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宇宙におけるキラル粒子と磁場の関係を探る。
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この研究は、穴あきブリードシステムの性能に影響を与える主要な設計要因を調べてるよ。
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研究が超音速ノズル内の衝撃波の相互作用とその性能への影響を調査してる。
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最適化が流体シミュレーションでのGPUパフォーマンスを向上させるためにラティス・ボルツマン法を改善する。
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磁場が浅い水の流れのダイナミクスにどんな影響を与えるかを探る。
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混合中の流体の挙動に関する研究は、液滴形成に関する重要な洞察を明らかにしている。
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この研究は、異なる条件下で乱流の噴水で混ざりがどう起こるかを探ってるよ。
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エタノールとアニスオイルが乱れた水の中でどう混ざるかの研究。
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