@atomic_5150: No, no you don't wanna know what your dog is thinking 🤣🤣🤣 #dog #dogsoftiktok #pets #lmao

₳₮Ø₥ł₵ ₱Ʉ₦₭
₳₮Ø₥ł₵ ₱Ʉ₦₭
Open In TikTok:
Region: US
Sunday 14 September 2025 03:20:47 GMT
371
25
16
10

Music

Download

Comments

adinamckenzie
Adina McKenzie :
I'm dead!!! LMFAO 💀 🤣🤣
2025-09-14 14:25:07
0
mzrraspia2_u
SHERRI :
he said my names diddy take that take that 🤣🤣🤣☠️☠️☠
2025-09-14 03:25:50
2
dj222jones
DJJones222 :
Omgawwd 😂🤙🏼
2025-09-14 10:51:19
1
thateffingguy
cam :
Omg 💀
2025-09-14 11:59:25
0
atomic_5150
₳₮Ø₥ł₵ ₱Ʉ₦₭ :
🤣🤣 had to use this sound from Paul Rudd in Wanderlust lmao
2025-09-14 03:35:02
1
c_vibe
©️c_vibe❌ :
Omg hehhehe
2025-09-14 12:25:50
0
hawaiiangirlfran
𝑭𝒓𝒂𝒏𝒄𝒊𝒏𝒆 ♡ :
🤣🤣🤣🤣.. I've never seen a video & audio that goes so perfectly together! 😆😆😆
2025-09-14 05:19:22
0
superiorcarwash_battery
superiorcarwash_battery :
😂😂😂
2025-09-14 09:42:54
0
beeraelovesyou
𝕭𝖊𝖊𝕽𝖆𝖊 :
Help why are they just letting it happen 😭
2025-09-14 13:29:17
0
cocopuffs2365
CoCoPuffs23 :
the commentary 😂😂
2025-09-14 03:54:42
0
youdontexisttomeluv
youdontexisttomeluv :
😂😂😂
2025-09-14 12:34:39
0
jennyjustjenny75
Jenny just Jenny :
😂😂😂
2025-09-14 08:52:29
0
honest_19960
Anna Maria Vasquez :
😂😂😂
2025-09-14 07:09:51
0
lunaocean02
Luna :
😂😂😂😂😂
2025-09-14 04:01:31
0
suzettemarie_
Suzette :
😂😂😂
2025-09-14 03:38:18
0
katharinezeta
Katharine zeta :
🤣🤣🤣
2025-09-14 03:32:03
0
To see more videos from user @atomic_5150, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

Computational Fluid Dynamics (CFD) Metode Boltzmann adalah teknik komputasi dinamika fluida (CFD) yang digunakan untuk mensimulasikan aliran fluida. Alih-alih menyelesaikan persamaan Navier-Stokes secara langsung, LBM mensimulasikan kepadatan fluida pada kisi melalui proses streaming dan tumbukan.   Berikut adalah rincian cara kerja LBM:   - Algoritma: LBM memodelkan fluida sebagai partikel fiktif yang mengalami propagasi dan tumbukan pada kisi diskrit. Pendekatan ini menawarkan keuntungan dibandingkan metode CFD tradisional, terutama ketika berhadapan dengan batas kompleks, interaksi mikroskopis, dan paralelisasi. - Tumbukan dan Streaming: Algoritma ini melibatkan langkah-langkah tumbukan dan streaming yang mengembangkan kepadatan fluida, yang dilambangkan sebagai ρ(x→, t), di mana x→ adalah posisi dan t adalah waktu. - Langkah Tumbukan: Langkah ini menggunakan model Bhatnagar-Gross-Krook (BGK) untuk mensimulasikan relaksasi ke kesetimbangan melalui tumbukan antar molekul fluida. - Langkah Streaming: Langkah ini memindahkan kepadatan fluida ke titik kisi berikutnya berdasarkan kecepatannya. - Keuntungan: LBM sangat cocok untuk arsitektur komputasi paralel, memungkinkan simulasi yang efisien dari fisika dan algoritma yang kompleks. Ia dapat menggabungkan pengetahuan interaksi molekuler, menjadikannya berharga untuk penelitian mendasar. LBM juga menyederhanakan pra-pemrosesan data dan pembuatan kisi dan memungkinkan analisis data paralel. - Keterbatasan: LBM memiliki keterbatasan dalam memodelkan aliran bilangan Knudsen tinggi dan aliran bilangan Mach tinggi dalam aerodinamika. - Pengembangan: LBM berasal dari metode Lattice Gas Automata (LGA), model dinamika molekuler yang disederhanakan dengan ruang, waktu, dan kecepatan partikel diskrit. - Aplikasi: LBM digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pemodelan aliran fluida dalam geometri kompleks, fluida multi-komponen, dan mempelajari efek ukuran terbatas. Ia juga telah diterapkan untuk mensimulasikan aliran air di dalam pori-pori makro tanah dan pori-pori perkerasan aspal. #reels #cfd
Computational Fluid Dynamics (CFD) Metode Boltzmann adalah teknik komputasi dinamika fluida (CFD) yang digunakan untuk mensimulasikan aliran fluida. Alih-alih menyelesaikan persamaan Navier-Stokes secara langsung, LBM mensimulasikan kepadatan fluida pada kisi melalui proses streaming dan tumbukan. Berikut adalah rincian cara kerja LBM: - Algoritma: LBM memodelkan fluida sebagai partikel fiktif yang mengalami propagasi dan tumbukan pada kisi diskrit. Pendekatan ini menawarkan keuntungan dibandingkan metode CFD tradisional, terutama ketika berhadapan dengan batas kompleks, interaksi mikroskopis, dan paralelisasi. - Tumbukan dan Streaming: Algoritma ini melibatkan langkah-langkah tumbukan dan streaming yang mengembangkan kepadatan fluida, yang dilambangkan sebagai ρ(x→, t), di mana x→ adalah posisi dan t adalah waktu. - Langkah Tumbukan: Langkah ini menggunakan model Bhatnagar-Gross-Krook (BGK) untuk mensimulasikan relaksasi ke kesetimbangan melalui tumbukan antar molekul fluida. - Langkah Streaming: Langkah ini memindahkan kepadatan fluida ke titik kisi berikutnya berdasarkan kecepatannya. - Keuntungan: LBM sangat cocok untuk arsitektur komputasi paralel, memungkinkan simulasi yang efisien dari fisika dan algoritma yang kompleks. Ia dapat menggabungkan pengetahuan interaksi molekuler, menjadikannya berharga untuk penelitian mendasar. LBM juga menyederhanakan pra-pemrosesan data dan pembuatan kisi dan memungkinkan analisis data paralel. - Keterbatasan: LBM memiliki keterbatasan dalam memodelkan aliran bilangan Knudsen tinggi dan aliran bilangan Mach tinggi dalam aerodinamika. - Pengembangan: LBM berasal dari metode Lattice Gas Automata (LGA), model dinamika molekuler yang disederhanakan dengan ruang, waktu, dan kecepatan partikel diskrit. - Aplikasi: LBM digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pemodelan aliran fluida dalam geometri kompleks, fluida multi-komponen, dan mempelajari efek ukuran terbatas. Ia juga telah diterapkan untuk mensimulasikan aliran air di dalam pori-pori makro tanah dan pori-pori perkerasan aspal. #reels #cfd

About