数学モデリング に関する最新の記事

研究は、ゼブラフィッシュの色素細胞パターンを調べるために離散モデルと連続モデルを結びつける。

準地衡モデの流体力学と気候理解における役割を探る。

この仕事では、開いた量子システムをシミュレーションするための数値的手法とその効果について話してるよ。

ガルトン-ワトソン木の長い辺を分析すると、重要な集団動態がわかるよ。

新しいライブラリが、テンソルネットワークを使って二次元量子システムをシミュレートするのを手助けする。

この記事は、粒子の相互作用が制約された空間内での分布にどのように影響するかを研究している。

不確実性下での微分代数システムの安定性を評価するための新しいフレームワーク。

動的環境でのチューリングパターンの発展を調べる。

自然システムにおける面積の変化がチューリングパターンに与える影響を調べる。

P. vivaxマラリアの制御の課題とモデルの役割を探る。

この記事では、エージェントがさまざまなギャンブルシナリオでリスクの下でどのように意思決定を行うかを検討しているよ。

この記事は、粗い初期データからのKuramoto-Sivashinsky方程式の解の挙動を調査しているよ。

新しいアプローチがSIRモデルを強化して、より良い疫病分析を可能にする。

4階非線形放物型方程式の解法、安定性、応用を探る。

新しい方法が生理学の知識を使って生物モデルの精度を向上させてるよ。

ロトカ・ヴォルテラモデルの概要とその生態学的重要性。

新しい方法が、複雑な脳の活動データを分析するのを改善してるよ。

Chern-Simonsモデルが分数量子ホール効果に与える影響を調べる。

この記事では、アクティブ粒子が粘弾性材料の中でどう振る舞うかを探ります。

新しい方法で奇数質量の核の基底状態エネルギー計算が改善された。

異なる環境での二系統モデルを通じて病気のダイナミクスを調べる。

特異点を持つ関数を近似する新しい方法、正確さと柔軟性を保証する。

ロバストMDPが意思決定フレームワークにおける不確実性をどう扱うかを学ぼう。

新しいプロジェクターは、低周波数での電磁散乱のモデリング精度を向上させるよ。

この研究は、実験データを使って環境要因に基づいてバクテリアがどう動くかを調べてるよ。

プラズマ物理学研究で、科学者たちが複雑な線形システムをどう解決するかを学ぼう。

さまざまな条件下での燃焼の挙動を数学的モデルを使って探る。

新しいアプローチが極端なデータイベントの予測を強化する。

研究がブラウン-ギトラースペクトルの新しいモデルを明らかにして、複雑な構造の理解を深めてるよ。

ネットワークダイナミクスにおける遠隔地域の役割とその影響を調査中。

この論文は、最適輸送法を使った点群の整列の改善について話してるよ。

トーリック構造なしで既約射影多様体を分類する方法。

この記事では、メディアとランダム性が病気のダイナミクスにどう影響するかを探るよ。

連続モデルが機械学習におけるロバスト性とパフォーマンスにどんな影響を与えるかを調査する。

研究者たちは、より良い予測のために物理学の概念を使って株価モデルを改善している。

研究により、高次の相互作用がスワーマレーターの状態や同期をどのように形成するかが明らかになった。

研究が、ランダム性が流体力学における物質の拡散にどのように影響するかを明らかにした。

高温材料における正確なエネルギー伝達シミュレーションのための簡略化モデル。

制御システムにおけるLQRとカルマンフィルターの概要。

データに基づいたアプローチは、病気の進化を管理するための隠れた戦略を特定する。