Physik - Computergestützte Physik

Entdecke die neuesten Methoden zur Behandlung von linearen Evolutionsgleichungen in verschiedenen Bereichen.

Fortschritte bei der Nutzung von Maschinenlernen zur Vorhersage des Teilchenverhaltens im BGK-Modell.

Neue Modelle verbessern das Verständnis von Energieübertragung und Materialverhalten.

DMMFT vorstellen für bessere Einblicke in komplexe Quantenzustände und frustrierte Systeme.

PrSrMnO zeigt Potenzial für effiziente und umweltfreundliche Kühlanwendungen.

Neue Methoden verbessern Geschwindigkeit und Genauigkeit in der atmosphärischen Chemie-Modellierung.

Forscher entwickeln effiziente Modelle für Plasmaturbulenzen, um die Fusionseffizienz zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert das Studium von magnetischen Metallen mithilfe fortschrittlicher Simulationen.

Erforschen, wie Quanten-Techniken die Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung verbessern können.

Erforschen, wie bestimmte Flüssigkeiten in mehreren Formen existieren können.

Eine Studie zur Verbesserung der Effizienz von Zahnradgetrieben mithilfe von Partikelschwarmoptimierung.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Durchsetzung der Lorenz-Gaugebedingung in der Plasmaphysik.

ZüNIS vereinfacht das Neural Importance Sampling in Hochenergiephysik-Simulationen und verbessert die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit.

Eine detaillierte Analyse von Quantensimulationswerkzeugen und ihren Leistungsherausforderungen.

Forschung zeigt, wie Bakterien sich in engen Räumen interagieren und gruppieren.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen zum Verhalten von Flüssigkeiten unter komplexen Bedingungen.

Diese Studie zeigt eine neue Methode zur Analyse von Titan-Mikrostrukturen mit maschinellem Lernen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Vorhersage von Kristalleigenschaften mithilfe von maschinellem Lernen.

Forscher verbessern Selbstenergie-Methoden für genauere Vorhersagen des elektronischen Verhaltens.

Ein Blick darauf, wie Teilcheninteraktionen die Materialeigenschaften durch Defekte formen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Genauigkeit bei der Simulation der Teilchenbewegung in Flüssigkeiten.

Neue Bibliotheken und Algorithmen steigern die Leistung in der Forschung zur elektronischen Struktur.

Ein Blick auf den InCa4D-Code für die Bewegung von Partikeln in Kapillaren.

Dieser Artikel untersucht die Dynamik zufälliger Felder und deren geometrische Implikationen.

Eine Studie zeigt, wie maschinelles Lernen die Vorhersagen von Raman-Spektren für Aminosäuren und Peptide verbessert.

Ein neuer Ansatz verbessert die Datenerfassung in komplexen physikalischen Systemen.

Neue Methoden verbessern die Simulationen von aktiver Materie, indem sie die Dichtefluktuationen reduzieren.

MeshAC erstellt adaptive 3D-Netze für genaue Materialsimulationen in mehreren Massstäben.

Unsicherheit in neuronalen Netzen bewerten, um bessere wissenschaftliche Vorhersagen zu machen.

Die Verbesserung von Wavelet-Transformationen macht die Analyse von komplexen sphärischen Daten in verschiedenen Bereichen besser.

Ein neues Tool für einfachere Berechnungen in der Kosmologie.

Studie vergleicht Modelle zur Vorhersage der Positronenproduktion in der Krebsbehandlung.

Dieser Artikel bespricht Methoden, um die Bewegung von Partikeln in begrenzten Umgebungen zu untersuchen.

Dieser Artikel untersucht die Dynamik und Anwendungen von Nanomagnet-Vortexen in der Technologie.

Ein neues Framework untersucht die Wärmebewegung in Isolatoren für eine verbesserte Materialeffizienz.

Forschung entdeckt viele bisher unbekannte 2D-Materialien mit spannenden Eigenschaften.

Die Lennard-Jones-Schicht verbessert die Verteilung von Punktwolken für eine bessere 3D-Formanalyse.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Simulation von Flüssigkeitsinteraktionen.

Eine neue Methode verbessert die Wellenmodellierung in der Plasmaphysik und geht die Herausforderungen in der Nähe von Kaustiken an.

Eine neue Methode verbessert molekulare Simulationen, indem sie sich auf unsichere Bereiche konzentriert.