Academic literature on the topic 'Numerica Modeling'
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Journal articles on the topic "Numerica Modeling"
Schoen, F., P. Van Henternryck, L. Michel, and Y. Deville. "Numerica A Modeling Language for Global Optimisation." Journal of the Operational Research Society 49, no. 11 (November 1998): 1228. http://dx.doi.org/10.2307/3010111.
Full textSchoen, F. "Numerica A Modeling Language for Global Optimisation." Journal of the Operational Research Society 49, no. 11 (November 1998): 1228. http://dx.doi.org/10.1057/palgrave.jors.2600041.
Full textSchoen, F. "Numerica A -- Modeling Language for Global Optimisation." Journal of the Operational Research Society 49, no. 11 (1998): 1228. http://dx.doi.org/10.1038/sj.jors.2600041.
Full textCarrillo, Mauricio, Juan Bazo, Octavio Fashe, Martin Calvo, Jaime Torres, Manuel Sullón, and Walter Molina. "SIMULACION NUMERICA DE LLUVIAS EN EL NORTE DEL PERU." Revista de Investigación de Física 9, no. 01 (July 17, 2006): 82–90. http://dx.doi.org/10.15381/rif.v9i01.8622.
Full textMantilla, Irla, and Carlos Masgo. "SIMULACIÓN NUMERICA DEL PROCESO DE INFECCION TRATAMIENTO DEL VIH1 Y SU CONTROL BAJO LA ACCIÓN DE ANTIRRETROVIRALES." Revista Cientifica TECNIA 25, no. 1 (January 29, 2017): 71. http://dx.doi.org/10.21754/tecnia.v25i1.25.
Full textMakokha, Mary, Akira Kobayashi, and Shigeyasu Aoyama. "Numerical Modeling of Seawater Intrusion Management Measures." Journal of Rainwater Catchment Systems 14, no. 1 (2008): 17–24. http://dx.doi.org/10.7132/jrcsa.kj00004978338.
Full textO. B. Silva, Augusto, Newton O. P. Júnior, and João A. V. Requena. "Numerical Modeling of a Composite Hollow Vierendeel-Truss." International Journal of Engineering and Technology 7, no. 3 (June 2015): 176–82. http://dx.doi.org/10.7763/ijet.2015.v7.788.
Full textADETU, Alina-Elena, Cătălin ADETU, and Vasile NĂSTĂSESCU. "NUMERICAL MODELING OF ACOUSTIC WAVE PROPAGATION IN UNLIMITED SPACE." SCIENTIFIC RESEARCH AND EDUCATION IN THE AIR FORCE 21, no. 1 (October 8, 2019): 80–87. http://dx.doi.org/10.19062/2247-3173.2019.21.12.
Full textITO, Yusuke, Toru KIZAKI, Naohiko SUGITA, and Mamoru MITSUISHI. "1206 Numerical Modeling of Picosecond Laser Drilling of Glass." Proceedings of International Conference on Leading Edge Manufacturing in 21st century : LEM21 2015.8 (2015): _1206–1_—_1206–5_. http://dx.doi.org/10.1299/jsmelem.2015.8._1206-1_.
Full textTroyani, N., L. E. Montano, and O. M. Ayala. "Numerical modeling of thermal evolution in hot metal coiling." Revista de Metalurgia 41, Extra (December 17, 2005): 488–92. http://dx.doi.org/10.3989/revmetalm.2005.v41.iextra.1082.
Full textDissertations / Theses on the topic "Numerica Modeling"
Villa, A. "Three dimensional geophysical modeling : from physics to numerical simulation." Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano, 2010. http://hdl.handle.net/2434/148440.
Full textDe, Martino Giuseppe. "Multi-Value Numerical Modeling for Special Di erential Problems." Doctoral thesis, Universita degli studi di Salerno, 2015. http://hdl.handle.net/10556/1982.
Full textThe subject of this thesis is the analysis and development of new numerical methods for Ordinary Di erential Equations (ODEs). This studies are motivated by the fundamental role that ODEs play in applied mathematics and applied sciences in general. In particular, as is well known, ODEs are successfully used to describe phenomena evolving in time, but it is often very di cult or even impossible to nd a solution in closed form, since a general formula for the exact solution has never been found, apart from special cases. The most important cases in the applications are systems of ODEs, whose exact solution is even harder to nd; then the role played by numerical integrators for ODEs is fundamental to many applied scientists. It is probably impossible to count all the scienti c papers that made use of numerical integrators during the last century and this is enough to recognize the importance of them in the progress of modern science. Moreover, in modern research, models keep getting more complicated, in order to catch more and more peculiarities of the physical systems they describe, thus it is crucial to keep improving numerical integrator's e ciency and accuracy. The rst, simpler and most famous numerical integrator was introduced by Euler in 1768 and it is nowadays still used very often in many situations, especially in educational settings because of its immediacy, but also in the practical integration of simple and well-behaved systems of ODEs. Since that time, many mathematicians and applied scientists devoted their time to the research of new and more e cient methods (in terms of accuracy and computational cost). The development of numerical integrators followed both the scienti c interests and the technological progress of the ages during whom they were developed. In XIX century, when most of the calculations were executed by hand or at most with mechanical calculators, Adams and Bashfort introduced the rst linear multistep methods (1855) and the rst Runge- Kutta methods appeared (1895-1905) due to the early works of Carl Runge and Martin Kutta. Both multistep and Runge-Kutta methods generated an incredible amount of research and of great results, providing a great understanding of them and making them very reliable in the numerical integration of a large number of practical problems. It was only with the advent of the rst electronic computers that the computational cost started to be a less crucial problem and the research e orts started to move towards the development of problem-oriented methods. It is probably possible to say that the rst class of problems that needed an ad-hoc numerical treatment was that of sti problems. These problems require highly stable numerical integrators (see Section ??) or, in the worst cases, a reformulation of the problem itself. Crucial contributions to the theory of numerical integrators for ODEs were given in the XX century by J.C. Butcher, who developed a theory of order for Runge-Kutta methods based on rooted trees and introduced the family of General Linear Methods together with K. Burrage, that uni ed all the known families of methods for rst order ODEs under a single formulation. General Linear Methods are multistagemultivalue methods that combine the characteristics of Runge-Kutta and Linear Multistep integrators... [edited by Author]
XIII n.s.
Ferrari, Giacomo <1989>. "A Numerical Proposal of an Extended Solid Modeling System." Doctoral thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amsdottorato.unibo.it/7858/1/Ferrari_Giacomo_Tesi.pdf.
Full textZANELLA, Mattia. "Boltzmann-type and mean-field modeling of social dynamics: numerics, control, uncertainty quantification." Doctoral thesis, Università degli studi di Ferrara, 2017. http://hdl.handle.net/11392/2488037.
Full textThe aim of the present manuscript is to investigate a novel perspective in the modeling and control of complex system both in the deterministic and stochastic case, with particular attention to numerical methods, control methodologies and uncertainty quantification. In Chapter 1 we construct a Boltzmann--type control of a consensus dynamics. Based on a microscopic model we design a Boltzmann-type optimal control thanks to the model predictive control (MPC) approach in the case of an instantaneous control. In Chapter 2 we apply the MPC control approach in the context of complex networks where a control acts over a minimum set of nodes/agents influencing the dynamics of the whole network. We observed how the introduction of a suitable selective control depending on the connection degree of each node is capable of driving the overall opinion towards consensus. Chapter 3 regards the derivation of performance bounds for mean--field MPC control with varying horizon. Here we have established a computable and provable bound on the difference in the cost functional for MPC-controlled and optimally controlled dynamics in the case of a large number of agents. In Chapter 4 we developed numerical schemes that conserve structural property of mean--field equations: non--negativity of the solution, entropy dissipation and large time behavior. The methods here developed are second order accurate, they do not require any restriction on the mesh size and are capable to capture the asymptotic steady states with arbitrary accuracy. These properties are essential for a correct description of the underlying physical problem. Applications of the schemes to several nonlinear Fokker-Planck equations describing emerging collective behavior in socio-economic and life sciences are presented. We further applied in Chapter 5 the developed numerical techniques to a multivariate non--local model for opinion dynamics over complex network, where interactions depend on the opinion itself and on the discrete number of connections. It has been proven that for different choices of weights functions the introduced generator of the network may produce stationary scale-free degree distributions as well as uniform random graphs. Further, we observed that the presence of a small portion of highly connected agents may drive the overall dynamics towards their position. In Chapter 6 we further investigate multivariate models with a direct application to decision science. In particular, we introduce and discuss multivariate kinetic models describing the influence of competence in the evolution of decisions in a multiagent system. The exchange mechanism includes the role of the agents’ tendency to behave in the same way as if they were as good, or as bad, as their partner: the so-called equality bias. The presented modeling is inspired by real experiments and reproduces the empirical findings. The role of stochastic quantities in the dynamics is investigated in Chapter 7. Here we analyze the effect of the uncertainty in the interaction parameter in a second-order alignment model of the Cucker-Smale type using a generalized polynomial chaos approach. We observed that the presence of negative tails in the distribution of the random inputs lead to the divergence of the expected velocities of the system of agents, even in the regimes of unconditional flocking. We formalized a selective MPC approach to stabilize the dynamics and to steer the expected velocities toward the desired one, even in the divergence regimes. Chapter 8 is part of an ongoing work. Here we derived mean-field equations from microscopic Cucker-Smale type model dependent on random input in several cases. Further, a novel structure preserving numerical technique based on both Monte Carlo and stochastic Galerkin-gPC methods is addressed. Numerical experiments show that the scheme maintain the spectral accuracy for the statistical quantities of interest, like mean and variance.
Rucci, Marco. "Geometric Surface Processing and Virtual Modeling." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2013. http://hdl.handle.net/11577/3426305.
Full textIn questa tesi sono trattati due argomenti principali "Geometric Surface Processing" e "Virtual Modeling". L'ispirazione e la coordinazione di gran parte del lavoro di ricerca contenuto nella tesi e' dovuta al progetto New Interactive and Innovative Technologies for CAD (NIIT4CAD), finanziato dall'European Eurostars Programme. NIIT4CAD ha l'ambizioso obiettivo di superare le limitazioni degli approcci tradizionali alla modellazione di superfici dei moderni sistemi di progettazione assistita al calcolatore, introducendo nuove metodologie e tecnologie basate su superfici di suddivisione in un nuovo framework virtuale di modellazione. Tali innovazioni permetteranno progettisti ed ingegneri a trasformare velocemente ed intuitivamente l'idea di una forma in un modello geometrico ad alta qualita' adatto per scopi ingegneristici e di produzione. Uno degli obiettivi della tesi e' proprio la ricostruzione e modellazione di superfici, rappresentanti oggetti a topologia arbitraria, partendo da curve 3D irregolari acquisite tramite un dispositivo smart-pen sviluppato ad-hoc. La tesi e' organizzata in due parti: "Geometric Surface Processing" e "Virtual Modeling". Durante lo sviluppo della pipeline geometrica del nostro sistema di modellazione virtuale, abbiamo affrontato diverse problematiche che hanno attratto il nostro interesse ed aperto nuove aree di ricerca e sperimentazione. Nella prima parte, presentiamo tali teorie ed alcune applicazioni nell'ambito di Geometric Surface Processing. Questo ci permette di formalizzare meglio e dare una visione piu' ampia ad alcune delle tecniche usate nelle ultime versioni del nostro sistema ricostruzione di superfici e modellazione virtuale. Il lavoro di ricerca per entrambi gli argomenti ha portato al raggiungimento di importanti risultati che sono stati pubblicati e presentati in articoli e conferenze di rilevanza internazionale.
BOTTI, SOFIA. "Mathematical modeling of Human Induced Pluripotent Stem Cell-Derived Cardiomyocytes (hiPSC-CMs): from ionic currents to 3D ventricle models." Doctoral thesis, Università degli studi di Pavia, 2022. https://hdl.handle.net/11571/1467309.
Full textZanello, Francesca. "Contributions to modeling of Venice coastal peatlands and wetlands." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2011. http://hdl.handle.net/11577/3427411.
Full textLa presente Tesi riferisce di un articolato lavoro di ricerca che ha coperto diversi aspetti connessi con la modellazione dei processi idrologici sotterranei nei suoli organici in relazione ai principali rischi indotti dalla subsidenza delle aree torbose e alla conservazione e all’uso consapevole delle aree umide nel comprensorio lagunare veneziano. Sono state analizzate le dinamiche delle deformazioni dei terreni torbosi sia su lunga che su breve scala temporale e si propone un approccio modellistico in due step finalizzato alla separazione dei contributi reversibile e irreversibile della dello spostamento della superficie. Una relazione empirica per la stima degli spostamenti indotti dalla bio-ossidazione della matrice organica è stata quindi calibrata a partire dalla stimata determinata porzione irreversibile degli spostamenti registrati nell’ambito di una campagna sperimentale di 4 anni nel Bacino Zennare, Italia, Si è infine investigato l’evoluzione attesa delle zone torbose nell’area di Venezia nel secolo in corso. Lo studio dell’idrologia dei suoli organici è proseguito con l’analisi del comportamento isteretico della curva di ritenzione capillare misurata nei suoli del Bacino Zennare. I risultati dell’applicazione di un modello che accoppia un modello di isteresi con una relazione empirica che lega la variazione di porosità della matrice solida al grado di saturazione in acqua hanno messo in luce l’importanza delle deformazioni reversibili nella definizione delle curve di risalita capillare nei suoli organici. L’ultima parte è focalizzata sulle dinamiche idrologiche delle zone barenali, delicate aree intertidali caratterizzate da un forte feedback tra l’atmosfera e il sottosuolo, principalmente in termini di flussi d’aria. Si è sviluppato un modello bifase al fine di approfondire gli effetti del flusso d’aria nelle dinamiche sotterranee. È stato adottata una formulazione alle pressioni che consente il trattamento naturale delle complesse condizioni al contorno non lineari sull’interfaccio suolo/atmosfera al fine di includere gli effetti di evapotraspirazione durante i periodi di emersione e le fluttuazioni mareali in quelle di sommersione della superficie barenale. I risultati dell’applicazione del modello ad alcuni casi test finalizzati al verificare l’importanza di considerare il flusso d’aria nella descrizione del flusso idrico nella zona insatura sono infine proposti.
Gonzalez, Bejarano Mario Elias. "Modelagem numerica e experimental do processo de mudança de fase em placas paralelas." [s.n.], 2006. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/263754.
Full textDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica
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Resumo: No presente trabalho estuda-se o fenômeno de mudança de fase de um PCM em placas paralelas que compõe um banco de gelo. Parâmetros importantes como o espaçamento entre as placas, a temperatura da placa, a temperatura do fluido de trabalho e a vazão, são considerados numa faixa variável. Desenvolveu-se um modelo numérico para simular o processo de solidificação com o objetivo de determinar a posição da frente de solidificação e a distribuição de temperaturas na fase sólida, além de avaliar a influência dos parâmetros considerados. As equações governantes, considerando transferência de calor unidimensional, foram discretizadas utilizando o método de diferenças finitas e o esquema modificado de espaço de tempo variável (MVTS) para a resolução da malha computacional. Considera-se a temperatura inicial do PCM igual à da solidificação e com propriedades constantes. A modelagem da solidificação foi feita para os casos de temperatura da superfície da placa constante e variável. Para validar o modelo numérico, foi construída uma bancada experimental onde foram feitos diversos testes com os parâmetros mencionados anteriormente. Os resultados numéricos obtidos foram analisados e comparados. Estes mostraram concordância satisfatória com os resultados experimentais para a modelagem realizada com temperatura da placa variável. Os resultados deste trabalho podem ser utilizados para o projeto de armazenadores de calor latente em geometrias planas
Abstract: In the present work, the phase change phenomenon of a PCM in parallel plates that compose an ice bank is studied. Important parameters such as the gap between the plates, the plate temperature, the temperature and flow of the secondary fluid are considered. A numerical model was developed to simulate the solidification process with the aim of determine the position of the solidification front and the temperatures distribution at the solid phase, moreover, to evaluate the influence of the considered parameters. The governing equations, considering one-dimensional heat transfer, had been discretized using the finite differences method and the modified variable time steps scheme (MVTS) to resolve the computational mesh. The PCM was considered initially at solidification temperature and with constant thermal properties. The solidification model was made for the cases of constant plate temperature and variable temperature. To validate the numerical model, an experimental device was constructed where many tests were carried through with the mentioned parameters. The numerical results were analyzed and compared. These ones show satisfactory agreement with the experimental results for the modeling carried through with variable plate temperature. The results of this work can be used for the project of latent heat storage systems with plain geometries
Mestrado
Engenharia Termica e Fluidos
Mestre em Engenharia Mecânica
Manoli, Gabriele. "Contribution to modeling of soil-plant-atmosphere interactions and coupled hydro-geophysical data assimilation." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2013. http://hdl.handle.net/11577/3423556.
Full textLa comprensione dei molteplici meccanismi che regolano l'interazione tra suolo, vegetazione e atmosfera è oggi divenuta un imperativo nel campo della ricerca scientifica, poichè numerose sono le conseguenze che la presenza antropica puo avere sulla stabilità della Biosfera, a livello sia globale che locale. Questo lavoro di tesi si propone l'obiettivo di sviluppare nuovi strumenti modellistici che consentano una più accurata comprensione e descrizione del sistema suolo-vegetazione-atmosfera. A tal fine, un modello di trapirazione e fotosintesi della vegetazione è stato introdotto in un codice numerico per la descrizione del flusso in mezzi porosi. La dinamica dell'umidita del suolo e descritta dall'equazione tridimensionale di Richards, mentre il trasporto d'acqua attraverso le radici ed all'interno della pianta e definito tramite un modello di resistenze e potenziali idrici basato sulla legge di Ohm. Il flusso traspirativo è regolato dal potenziale fogliare, a sua volta determinato da condizioni locali di umidità del suolo e dalle forzanti atmosferiche. Il modello idraulico di assorbimento radicale è collegato all'atmosfera tramite il calcolo della resistenza stomatica, determinata sulla base di un modello di ottimizzazione dell'apertura degli stomi che massimizza la fotosintesi (descritta per mezzo di un modello biochimico) e minimizza la traspirazione. Tale approccio modellistico è stato impiegato per comprendere i meccanismi di competizione tra diverse piante per l'assorbimento idrico in una piantagione di Pinus Taeda. Il modello è stato inoltre integrato con un modulo di crescita del mais (Zea mays L.) per studiare la produttività agricola alla scala di bacino. Al fine di descrivere in modo completo le interazioni fra vegetazione ed atmosfera, il modello è stato poi accoppiato con la dinamica dello strato limite planetario ed utilizzato per comprendere l'effetto della falda e delle condizioni dell'atmosfera libera sugli eventi di precipitazione dovuti alla formazione di nubi convettive. I risultati modellistici illustrati in questa tesi sono confrontati con osservazioni di contenuto d'acqua nel suolo, misure di flussi xilematici, flussi energetici al di sopra della canopy ed eventi convettivi di precipitazione, dimostrando le ottime capacità predittive del modello sviluppato. Sia le osservazioni che i risultati numerici sono tuttavia caratterizzati da un certo grado di errore. Per ovviare a tale incertezza è stato pertanto studiato un algoritmo di assimilazione dei dati che consente di incorporare le osservazioni fisiche nel modello dinamico idrologico. Dal momento che recenti studi di settore si sono focalizzati sull'utilizzo di metodi geofisici indiretti per la caratterizzazione dei processi di interazione fra suolo e vegetazione, in questo lavoro di tesi è stato sviluppato un metodo particle filter iterativo per l'inversione idro-geofisica accoppiata di dati di tomografia elettrica. I risultati presentati in questa tesi dimostrano l'abilità del metodo proposto di migliorare le previsioni e stimare i parametri del modello e pongono le basi per un nuovo approccio alla simulazione numerica del sistema suolo-vegetazione-atmosfera.
Martalo', G. "DIFFERENT SCALE MODELING FOR CROWD DYNAMICS AND MULTI-TEMPERATURE GAS MIXTURES." Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano, 2014. http://hdl.handle.net/2434/243643.
Full textBooks on the topic "Numerica Modeling"
Hentenryck, Pascal Van. Numerica: A modeling language for global optimization. Cambridge, Mass: MIT Press, 1997.
Find full textRiccardo, Sacco, and Saleri Fausto, eds. Matematica Numerica. 3rd ed. Milano: Springer Milan, 2008.
Find full textMiidla, Peep. Numerical modelling. Rijeka, Croatia: InTech, 2012.
Find full text1929-, Chung T. J., ed. Numerical modeling in combustion. Washington, DC: Taylor & Francis, 1993.
Find full textA, Beckmann, ed. Numerical ocean circulation modeling. London: Imperial College Press, 1999.
Find full textS, Oran Elaine, and Boris Jay P, eds. Numerical approaches to combustion modeling. Washington, DC: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 1991.
Find full textHofstetter, Günter, and Günther Meschke, eds. Numerical Modeling of Concrete Cracking. Vienna: Springer Vienna, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-7091-0897-0.
Full textChalikov, Dmitry V. Numerical Modeling of Sea Waves. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-32916-1.
Full textLin, Pengzhi. Numerical modeling of water waves. London: Taylor & Francis, 2008.
Find full text1938-, Murty T. S., ed. Numerical modeling of ocean dynamics. Singapore: World Scientific, 1993.
Find full textBook chapters on the topic "Numerica Modeling"
Greenspan, Donald. "Numerical Methodology." In Particle Modeling, 7–21. Boston, MA: Birkhäuser Boston, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-1992-7_2.
Full textHelmig, Rainer. "Numerical modeling." In Multiphase Flow and Transport Processes in the Subsurface, 141–227. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-60763-9_4.
Full textModaressi-Farahmand-Razavi, Arezou. "Numerical Modeling." In Multiscale Geomechanics, 243–332. Hoboken, NJ USA: John Wiley & Sons, Inc., 2013. http://dx.doi.org/10.1002/9781118601433.ch9.
Full textGornitz, Vivian, Nicholas C. Kraus, Nicholas C. Kraus, Ping Wang, Ping Wang, Gregory W. Stone, Richard Seymour, et al. "Numerical Modeling." In Encyclopedia of Coastal Science, 730–33. Dordrecht: Springer Netherlands, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/1-4020-3880-1_232.
Full textLee, Kun Sang, and Tae Hong Kim. "Numerical Modeling." In Integrative Understanding of Shale Gas Reservoirs, 43–55. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29296-0_3.
Full textJohansson, Robert. "Statistical Modeling." In Numerical Python, 333–62. Berkeley, CA: Apress, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-0553-2_14.
Full textJohansson, Robert. "Statistical Modeling." In Numerical Python, 471–511. Berkeley, CA: Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-4246-9_14.
Full textGiovangigli, Vincent. "Numerical Simulations." In Multicomponent Flow Modeling, 301–15. Boston, MA: Birkhäuser Boston, 1999. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-1580-6_12.
Full textHaefner, James W. "Numerical Techniques." In Modeling Biological Systems, 118–32. Boston, MA: Springer US, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-4119-6_6.
Full textUeberhuber, Christoph W. "Scientific Modeling." In Numerical Computation 1, 1–8. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-59118-1_1.
Full textConference papers on the topic "Numerica Modeling"
Blacquière, Gerrit, and Edith van Veldhuizen. "Physical modeling versus numerical modeling." In SEG Technical Program Expanded Abstracts 2003. Society of Exploration Geophysicists, 2003. http://dx.doi.org/10.1190/1.1817878.
Full textTomiya, Mitsuyoshi. "Numerical approach to spectral properties of coupled quartic oscillators." In Modeling complex systems. AIP, 2001. http://dx.doi.org/10.1063/1.1386841.
Full textSytova, S. "X-ray time-dependent diffraction: Theory and numerical experiments." In Modeling complex systems. AIP, 2001. http://dx.doi.org/10.1063/1.1386883.
Full textMalta, Edgard Borges, Marcos Cueva, Kazuo Nishimoto, Rodolfo Golc¸alves, and Isai´as Masetti. "Numerical Moonpool Modeling." In 25th International Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering. ASMEDC, 2006. http://dx.doi.org/10.1115/omae2006-92456.
Full textSzyszka, Barbara, Theodore E. Simos, George Psihoyios, and Ch Tsitouras. "Mathematical Modeling of Secondary Timber Processing." In Numerical Analysis and Applied Mathematics. AIP, 2007. http://dx.doi.org/10.1063/1.2790201.
Full textKozák, Vladislav. "Cohesive Zone Modelling." In NUMERICAL ANALYSIS AND APPLIED MATHEMATICS: International Conference on Numerical Analysis and Applied Mathematics 2008. American Institute of Physics, 2008. http://dx.doi.org/10.1063/1.2990924.
Full textSzyszka, Barbara, and Klaudyna Rozmiarek. "Mathematical Modeling of Primary Wood Processing." In NUMERICAL ANALYSIS AND APPLIED MATHEMATICS: International Conference on Numerical Analysis and Applied Mathematics 2008. American Institute of Physics, 2008. http://dx.doi.org/10.1063/1.2990980.
Full textGale, J. D. "Modelling the thermal expansion of zeolites." In Neutrons and numerical methods. AIP, 1999. http://dx.doi.org/10.1063/1.59485.
Full textFrench, S. A., and C. R. A. Catlow. "Molecular modelling of organic superconducting salts." In Neutrons and numerical methods. AIP, 1999. http://dx.doi.org/10.1063/1.59479.
Full textFrunzulică, F., H. Dumitrescu, and V. Cardos. "Modeling stall-delay using corrected BEM." In NUMERICAL ANALYSIS AND APPLIED MATHEMATICS ICNAAM 2012: International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics. AIP, 2012. http://dx.doi.org/10.1063/1.4756479.
Full textReports on the topic "Numerica Modeling"
McAlpin, Jennifer, and Jason Lavecchia. Brunswick Harbor numerical model. Engineer Research and Development Center (U.S.), May 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/40599.
Full textDelk, Tracey. Numerical Modeling of Slopewater Circulation. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, January 1996. http://dx.doi.org/10.21236/ada375720.
Full textTorres, Marissa, Michael-Angelo Lam, and Matt Malej. Practical guidance for numerical modeling in FUNWAVE-TVD. Engineer Research and Development Center (U.S.), October 2022. http://dx.doi.org/10.21079/11681/45641.
Full textPuleo, Jack, K. T. Holland, and D. Slinn. Numerical Modeling of Swash Zone Hydrodynamics. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, June 2002. http://dx.doi.org/10.21236/ada403978.
Full textLeighton, Richard. Enhanced Numerical Modeling of Breaking Waves. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, September 2006. http://dx.doi.org/10.21236/ada455681.
Full textO'Brien, James J. Ocean Science Educator in Numerical Modeling. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, June 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada281455.
Full textKerley, Gerald I. Numerical Modeling of Buried Mine Explosions. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, March 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada392569.
Full textSingh, Surendra, and William P. Roach. Numerical Modeling of Antenna Near Field. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, August 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada473446.
Full textKrzanowsky, R. M., R. K. Singhal, and N. H. Wade. Numerical modelling of material diggability. Natural Resources Canada/ESS/Scientific and Technical Publishing Services, 1986. http://dx.doi.org/10.4095/304973.
Full textStrain, John. Numerical Modelling of Crystal Growth. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, September 1992. http://dx.doi.org/10.21236/ada271206.
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