周期点を調べると、カオス的な動的システムの中に安定性が見える。
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最先端の科学をわかりやすく解説
周期点を調べると、カオス的な動的システムの中に安定性が見える。
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研究者たちは、ウィルモアエネルギーを取り入れることで、電気を帯びた液体の滴のモデルを改善している。
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年齢構造モデルが人口や病気の成長についてどんな洞察を与えるか探ってみよう。
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種間の複雑な関係を系統樹を通じて探る。
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非線形音響におけるさまざまなモデルとその挙動を調査中。
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この記事では、離散時間システムとその複雑な挙動を簡素化したモデルを通じて考察しています。
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レヴィ型過程の振る舞いと確率における応用を探ろう。
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様々なカーネルを使ってUrysohn積分方程式を解く方法を探ってる。
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ECAネットワークでシンプルなルールが複雑なパターンを生み出す様子を探る。
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統計物理における20頂点モデルの重要な側面を探る。
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緩和時間近似を使った粒子の振る舞い分析とその影響。
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この記事では、複数の地域と人口移動を考慮した疫病モデルについて調べているよ。
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効率的な流体フロー解法のための数値解析方法を見てみよう。
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環境が生物の集まりにどう影響するかについての研究。
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地球と月の間の宇宙船の動きについての洞察。
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この研究は、非線形シュレディンガー方程式におけるダークソリトンの安定性を調べるものだよ。
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BGKモデルが気体の振る舞いの研究をどう簡略化するかを見てみよう。
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社会グループで意見が時間とともにどう変わるかの研究。
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生物学における適合予測が不確実性の定量化をどう改善するかを見てみよう。
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この研究は流体と柔軟な構造の相互作用を調査してるよ。
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エリアの形が数学的解法の臨界点にどう影響するかを調べる。
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研究が急速な回転下での複雑な流体挙動を研究するための新しい方法を明らかにした。
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歩行者と車両の動きを数学モデルで分析して、より良い計画を立てる。
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テイラー・クエット流を通じて流体力学のカオス的な挙動を探る。
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確率的プログラミングが不確実な意思決定にどう役立つかを見てみよう。
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量子力学における標準部分空間の役割とその数学的な影響を発見しよう。
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色付きボールの2つの urn を使ったランダムミキシングプロセスの研究。
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病気の広がりを測るための数学モデルの見方。
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この研究は、意見が2次元空間での動きにどう影響するかを探ってるんだ。
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対称性が流体の流れに与える影響に関する研究。
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新しいアプローチがガウス過程を使って不確実な環境での制御を改善するよ。
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疫病モデルが病気の広がりのダイナミクスをどう示すかを調べる。
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複雑なシステムの安全な操作領域を特定する方法。
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この記事では、様々なシステムにおける進行波の挙動と安定性について探ります。
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この研究は、多様なニューロン集団が集団的なニューロンの挙動にどんな影響を与えるかを調べてるんだ。
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新しい方法が複雑なシミュレーションでの解の転送精度を向上させる。
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モデルは、コミュニティ内の移動や交流を通じた感染拡大を扱う。
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機械学習と従来の方法を組み合わせることで、乱流予測と効率が向上するよ。
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この記事では、腫瘍成長における相互作用をシミュレートするモデルについて話してるよ。
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配当支払いと金融リスク管理についての考察。
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