Physik - Computergestützte Physik

Forschungshighlights zur Nutzung von Einflussfunktionen zur Verbesserung der PINN-Leistung bei physikalischen Problemen.

Diese Studie untersucht, wie Licht die thermoelektrische Effizienz von Biligraphen beeinflusst.

Neue Technik beschleunigt Molekulardynamik-Simulationen erheblich, indem die Rücksetzbedingungen optimiert werden.

Eine neue Methode, um die Grundzustände von Quantensystemen effizient zu finden.

Verbesserung von Simulationen mehrphasiger Strömungen mit moderner GPU-Technologie.

Eine detaillierte Analyse von Lösungsverfahren für spärliche lineare Systeme unter schwierigen Bedingungen.

Ein tiefer Einblick in Diffusionsgleichungen mit variabler Ordnung und deren Lösungsverfahren.

Kombinieren von physikalischen Modellen und Deep Learning, um Vorhersagen zu verbessern und Unsicherheit zu managen.

Forscher verbessern die magnetische Sensorik mit Machine Learning und NV-Zentren.

Echtzeit-Zustandsabschätzung von Reaktoren durch innovative datengestützte Techniken.

Forscher stellen eine Methode für präzise atomare Materialmodellierung vor.

Dieser Artikel beleuchtet die Bedeutung des LXC-Potenzials in der Materialwissenschaft.

Erfahre, wie Simulationen die DNA-Oriagami-Designs und deren Anwendungen verbessern.

Die ADEPT-Methode verbessert die Reparatur von Herzklappen ohne Operation.

Ein Blick auf die neuesten Fortschritte in der Forschung zum Ladungstransfer und den Rechenmethoden.

Dieser Artikel behandelt eine neue Methode für bessere Simulationen in der Magnetohydrodynamik.

Eine neue Herangehensweise zur Bewertung der lokalen Vorhersagbarkeit in komplexen Systemen erkunden.

Eine neue Datenbank beschleunigt die Entdeckung von magnetischen Materialien für verschiedene Anwendungen.

Eine neue Methode verbessert die Darstellung von chemischen Strukturen für eine bessere Analyse und Effizienz.

Ein neues Verfahren vereinfacht die Merkmalsauswahl in molekularen Simulationen mit Hilfe von graphbasierten neuronalen Netzen.

Ein Blick auf neue Methoden zur Vereinfachung von Simulationen komplexer Systeme.

Algorithmen zeigen Einblicke in das Verhalten von Gläsern und komplexen Materialien.

Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von Zufallszahlengeneratoren auf Monte-Carlo-Simulationen.

Forschung hebt die einstellbaren Eigenschaften von MAPb(I Br) für Solarenergieanwendungen hervor.

Die Methoden und Herausforderungen der Elektroabscheidung im Nanoscale erkunden.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Simulation komplexer Teilcheninteraktionen.

Maschinenlernen verwandelt Mikromagnetik mit innovativen Lösungen für magnetische Simulationen.

Ein Blick auf die einzigartigen Eigenschaften von superfluidem Helium und ihre Auswirkungen.

Neues Tool simuliert dynamisch ionisierte Gase um Sterne und verbessert die Forschung in der Astrophysik.

Adaptive Frequency Sampling-Methoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit von Antennensimulationen.

Erforschen von KI-Fortschritten in der Wettervorhersage angesichts des Klimawandels.

Schwere Verunreinigungen beeinflussen das Plasmaverhalten und die Leistung in Tokamak-Fusionsreaktoren.

Ein Blick darauf, wie Knoten genutzt werden, um magnetische Felder in Plasmen zu untersuchen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Simulationen geladener Teilchen.

cMBDF bietet effizientes und genaues Modellieren von chemischen Eigenschaften mit weniger Datenbedarf.

Wissenschaftler verbessern die Forschung zur Kernfusion durch anpassbare Computerframeworks.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit und verringert gleichzeitig die Berechnungszeit bei der Ermüdungsbruchanalyse.

Forscher stellen fünf neue Methoden für effektivere Monte-Carlo-Sampling vor.

Entdeck, wie Bewertungen unsere Entscheidungen in verschiedenen Bereichen beeinflussen.

Ein Blick darauf, wie Gemeinschaften in verschiedenen Netzwerken entstehen und welche Auswirkungen das hat.