時間的に進化するとは何ですか？
Temporally Evolving 時間的に進化する - The goal of this paper is to demonstrate the urgent need for, and suggest an approach for developing, an improved suite of temporally evolving, spatially distributed snowproducts to help understand howdynamics in snowscape properties impact wildlife, with a specific focus onAlaska and northwesternCanada. [1]この論文の目的は、オナラスカとカナダ北西部に特に焦点を当てて、雪景色の特性のダイナミクスが野生生物にどのように影響するかを理解するのに役立つ、時間的に進化する空間的に分布する雪製品の改善されたスイートの緊急の必要性を示し、開発するためのアプローチを提案することです。 [1]
direct numerical simulation 直接数値シミュレーション
Direct numerical simulations of temporally evolving supersonic turbulent channel flows of thermally perfect gas are conducted at Mach number 3. [1] A direct numerical simulation (DNS) initialized with an implicit large eddy simulation (ILES) is performed for temporally evolving planar jets and turbulent boundary layers. [2] In the present work, nonpremixed temporally evolving planar spray jet flames are simulated using both direct numerical simulation (DNS) and the composition transported probability density function (TPDF) method. [3] The study is based on direct-numerical simulation (DNS) and large-eddy simulation (LES), comparing different subgrid-scale (SGS) models for incompressible, uniform-density, temporally evolving forced shear-layer flows. [4] The structure of vorticity field in compressible mixing layers is studied using direct numerical simulations of temporally evolving mixing layers. [5]マッハ数3で、熱的に完全なガスの時間的に変化する超音速乱流チャネル流の直接数値シミュレーションを実行します。 [1] 暗黙のラージエディシミュレーション（ILES）で初期化された直接数値シミュレーション（DNS）は、時間的に進化する平面ジェットと乱流境界層に対して実行されます。 [2] 本研究では、直接数値シミュレーション（DNS）と組成輸送確率密度関数（TPDF）法の両方を使用して、予混合されていない時間的に変化する平面スプレージェット火炎をシミュレートします。 [3] nan [4] nan [5]
dynamic light scattering 動的光散乱
Methods Phase-decorrelation OCT (PhD-OCT), based in the theory of dynamic light scattering, is a method to spatially resolve endogenous random motion by calculating the decorrelation rate, Γ, of the temporally evolving complex-valued OCT signal. [1] Methods Phase-decorrelation OCT (PhD-OCT), based in the theory of dynamic light scattering, is a method to spatially resolve endogenous random motion by calculating the decorrelation rate, Γ, of the temporally evolving complex-valued OCT signal. [2] Methods Phase-decorrelation OCT (PhD-OCT), based in the theory of dynamic light scattering, is a method to spatially resolve endogenous random motion by calculating the decorrelation rate, Γ, of the temporally evolving complex-valued OCT signal. [3] Methods Phase-decorrelation OCT (PhD-OCT), based in the theory of dynamic light scattering, is a method to spatially resolve endogenous random motion by calculating the decorrelation rate, Γ, of the temporally evolving complex-valued OCT signal. [4] Methods Phase-decorrelation OCT (PhD-OCT), based in the theory of dynamic light scattering, is a method to spatially resolve endogenous random motion by calculating the decorrelation rate, Γ, of the temporally evolving complex-valued OCT signal. [5]方法動的光散乱の理論に基づく位相非相関OCT（PhD-OCT）は、時間的に進化する複素数値OCT信号の非相関率Γを計算することにより、内因性ランダム運動を空間的に解決する方法です。 [1] メソッド 動的光散乱の理論に基づく位相非相関OCT（PhD-OCT）は、時間的に進化する複素数値OCT信号の非相関率Γを計算することにより、内因性ランダム運動を空間的に解決する方法です。 [2] メソッド 動的光散乱の理論に基づく位相非相関OCT（PhD-OCT）は、時間的に進化する複素数値OCT信号の非相関率Γを計算することにより、内因性ランダム運動を空間的に解決する方法です。 [3] メソッド 動的光散乱の理論に基づく位相非相関OCT（PhD-OCT）は、時間的に進化する複素数値OCT信号の非相関率Γを計算することにより、内因性ランダム運動を空間的に解決する方法です。 [4] メソッド 動的光散乱の理論に基づく位相非相関OCT（PhD-OCT）は、時間的に進化する複素数値OCT信号の非相関率Γを計算することにより、内因性ランダム運動を空間的に解決する方法です。 [5]
temporally evolving complex 時間的に進化する複合体
Methods Phase-decorrelation OCT (PhD-OCT), based in the theory of dynamic light scattering, is a method to spatially resolve endogenous random motion by calculating the decorrelation rate, Γ, of the temporally evolving complex-valued OCT signal. [1] Methods Phase-decorrelation OCT (PhD-OCT), based in the theory of dynamic light scattering, is a method to spatially resolve endogenous random motion by calculating the decorrelation rate, Γ, of the temporally evolving complex-valued OCT signal. [2] Methods Phase-decorrelation OCT (PhD-OCT), based in the theory of dynamic light scattering, is a method to spatially resolve endogenous random motion by calculating the decorrelation rate, Γ, of the temporally evolving complex-valued OCT signal. [3] Methods Phase-decorrelation OCT (PhD-OCT), based in the theory of dynamic light scattering, is a method to spatially resolve endogenous random motion by calculating the decorrelation rate, Γ, of the temporally evolving complex-valued OCT signal. [4] Methods Phase-decorrelation OCT (PhD-OCT), based in the theory of dynamic light scattering, is a method to spatially resolve endogenous random motion by calculating the decorrelation rate, Γ, of the temporally evolving complex-valued OCT signal. [5]方法動的光散乱の理論に基づく位相非相関OCT（PhD-OCT）は、時間的に進化する複素数値OCT信号の非相関率Γを計算することにより、内因性ランダム運動を空間的に解決する方法です。 [1] メソッド 動的光散乱の理論に基づく位相非相関OCT（PhD-OCT）は、時間的に進化する複素数値OCT信号の非相関率Γを計算することにより、内因性ランダム運動を空間的に解決する方法です。 [2] メソッド 動的光散乱の理論に基づく位相非相関OCT（PhD-OCT）は、時間的に進化する複素数値OCT信号の非相関率Γを計算することにより、内因性ランダム運動を空間的に解決する方法です。 [3] メソッド 動的光散乱の理論に基づく位相非相関OCT（PhD-OCT）は、時間的に進化する複素数値OCT信号の非相関率Γを計算することにより、内因性ランダム運動を空間的に解決する方法です。 [4] メソッド 動的光散乱の理論に基づく位相非相関OCT（PhD-OCT）は、時間的に進化する複素数値OCT信号の非相関率Γを計算することにより、内因性ランダム運動を空間的に解決する方法です。 [5]
temporally evolving turbulent 時間的に進化する乱気流
The resulting time-integration techniques are employed in a 3D simulation of a temporally evolving turbulent planar flame with dimethyl ether/air chemistry, and improvements with respect to the computational efficiency and strong scalability are examined. [1] The scalar dissipation rate of the progress variable from temporally evolving turbulent lean premixed H2-air flames in the thin reaction zone regime is analyzed using the chemical explosive mode analysis to understand its dependence on combustion modes and transient flame features. [2] In the present work we assess the capabilities of neural networks to predict temporally evolving turbulent flows. [3]結果として得られる時間積分手法は、ジメチルエーテル/空気化学による時間的に進化する乱流平面火炎の3Dシミュレーションで使用され、計算効率と強力なスケーラビリティに関する改善が検討されます。 [1] 薄い反応ゾーン領域で時間的に進化する乱流希薄予混合H2空気火炎からの進行変数のスカラー散逸率を、化学爆発モード分析を使用して分析し、燃焼モードと過渡火炎の特徴への依存性を理解します。 [2] nan [3]
temporally evolving pattern 時間的に進化するパターン
These complex post fracture immune responses were sexually dichotomous and interacted in temporally evolving patterns that generated post traumatic nociceptive sensitization in both sexes lasting for up to 5 months. [1] In this study we use a vertically integrated thermomechanical ice dynamics model to simulate the temporally evolving patterns of surficial moraine, stratification, foliation, and folding of glacier ice, and the density and orientation of traces of former crevasses. [2]これらの複雑な骨折後免疫応答は性的に二分され、時間的に進化するパターンで相互作用し、最大5か月間続く両性の心的外傷後侵害受容感作を引き起こしました。 [1] この研究では、垂直統合された熱機械氷床力学モデルを使用して、氷河氷の表面モレーン、成層、葉状構造、および褶曲の時間的に進化するパターン、および以前のクレバスの痕跡の密度と方向をシミュレートします。 [2]
temporally evolving planar 時間的に進化する平面
A direct numerical simulation (DNS) initialized with an implicit large eddy simulation (ILES) is performed for temporally evolving planar jets and turbulent boundary layers. [1] In the present work, nonpremixed temporally evolving planar spray jet flames are simulated using both direct numerical simulation (DNS) and the composition transported probability density function (TPDF) method. [2]暗黙のラージエディシミュレーション（ILES）で初期化された直接数値シミュレーション（DNS）は、時間的に進化する平面ジェットと乱流境界層に対して実行されます。 [1] 本研究では、直接数値シミュレーション（DNS）と組成輸送確率密度関数（TPDF）法の両方を使用して、予混合されていない時間的に変化する平面スプレージェット火炎をシミュレートします。 [2]
temporally evolving shear 時間発展せん断
Energy spectra obtained from the present homogeneous shear turbulence agree well with the spectra from temporally evolving shear layers. [1] Numerical simulations of weakly compressible, temporally evolving shear layers are used to verify theoretical results and confirm that if the log slope of the one-dimensional density spectrum in the inertial subrange is -mρ, the optical phase distortion spectral slope is given by -(mρ + 1). [2]現在の均一なせん断乱流から得られたエネルギースペクトルは、時間的に進化するせん断層からのスペクトルとよく一致しています。 [1] 弱く圧縮可能で時間的に変化するせん断層の数値シミュレーションを使用して、理論結果を検証し、慣性サブレンジの1次元密度スペクトルの対数勾配が-mρである場合、光学位相歪みスペクトル勾配が-（mρ）で与えられることを確認します。 + 1）。 [2]
temporally evolving force 時間進化する力
Although it is possible to computationally infer cell-cell forces from a mechanical model of collective cell behavior, doing so for temporally evolving forces in a manner robust to digitization difficulties is challenging. [1] While it is possible to computationally infer cell-cell forces from a mechanical model of collective cell behavior, doing so for temporally evolving forces in a manner that is robust to digitization difficulties is challenging. [2]集合的な細胞の振る舞いの機械的モデルから細胞間力を計算で推測することは可能ですが、デジタル化の難しさにロバストな方法で時間的に進化する力に対してそうすることは困難です。 [1] 集合的な細胞の振る舞いの機械的モデルから細胞間力を計算で推測することは可能ですが、デジタル化の難しさにロバストな方法で時間的に進化する力に対してそうすることは困難です。 [2]
temporally evolving environment 時間的に進化する環境
Whereas mature simultaneous localization and mapping (SLAM) approaches assume a static environment, this work extends pose graph SLAM to spatiotemporally evolving environments. [1] Modern systems operate in spaiotemporally evolving environments, and similar spatiotemporal scenarios are likely to be tied with similar decision solutions. [2]成熟した同時ローカリゼーションおよびマッピング（SLAM）アプローチは静的環境を想定していますが、この作業はポーズグラフSLAMを時空間的に進化する環境に拡張します。 [1] 最新のシステムは、時空間的に進化する環境で動作し、同様の時空間シナリオは、同様の意思決定ソリューションと結びつく可能性があります。 [2]