Physik - Computergestützte Physik

Dieser Artikel untersucht die Bedeutung der Skalierung von Accelerogrammen, um seismische Risiken zu verstehen.

Dieser Artikel behandelt die Schwierigkeiten, mit denen PINNs während Simulationen beim Erhalten der Massenbilanz konfrontiert sind.

Eine Mischung aus Quanten- und klassischen Techniken verbessert die Genauigkeit der Zeitreihenklassifikation.

Quantenalgorithmen bieten einen schnelleren Ansatz für komplexe Flüssigkeitssimulationen und verbessern dabei die Genauigkeit und Effizienz.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von superfluiden Zuständen und Teilchenwechselwirkungen.

Lern die wichtigsten Schritte zum Vorbereiten und Einreichen von wissenschaftlichen Arbeiten.

Ein Blick darauf, wie Eisen-Schwefel-Cluster die Stickstofffixierung unterstützen und die Landwirtschaft beeinflussen.

Automatisierte Regressionstests sorgen für Zuverlässigkeit in wissenschaftlichen Bibliotheken wie SPHinXsys.

Neue Methoden im maschinellen Lernen verbessern die EOS-Vorhersagen in warm-dichter Materie.

Untersuchung der Wechselwirkung zwischen Geräuschen und Verhalten in erregbaren Systemen.

LatentPINNs nutzen latente Darstellungen für schnellere Lösungen in komplexen physikalischen Szenarien.

Neue Techniken verbessern Simulationen von Quantenzuständen in Materialien mithilfe von maschinellem Lernen.

Forschung zeigt das Potenzial von 2D-Materialien für die effiziente Produktion von verschränkten Photonen.

PITT kombiniert Physik und maschinelles Lernen für effiziente PDE-Lösungen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit in der thermischen Strahlungsübertragungsgleichung.

Neue Techniken verbessern die Simulationsgeschwindigkeit und Effizienz für Mehrphasenströmungen.

Die Kombination aus verzweigten Zufallswanderungen und Metropolis-Sampling verbessert Quanten-Simulationen.

Die Auswirkungen der Lattice-Boltzmann-Methode auf die Simulationen der Fluiddynamik erkunden.

Eine neue Methode kombiniert maschinelles Lernen mit Simulationen, um wertvolle Daten zu erzeugen.

Bilayer Silicene hat überraschende Wärmeleitfähigkeitseigenschaften, die zukünftige Technologien beeinflussen könnten.

Forschung zeigt, wie Staub das Licht von Galaxien und die Sternentstehungsraten beeinflusst.

Die VRE hilft Wissenschaftlern dabei, Daten zu verwalten und effektiv an Projekten zusammenzuarbeiten.

Neues Modell verspricht bessere Vorhersagen für turbulente Strömungen.

Ein neuer Ansatz kombiniert Techniken für eine präzise Simulation von Fluidströmen unter verschiedenen Bedingungen.

Ein vielversprechendes Metallhalogenid könnte die Energieumwandlung aus Abwärme verbessern.

Neue Techniken verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei Blutfluss-Simulationen.

Ein Blick auf den thermischen Strahlungstransfer und seine Herausforderungen in Hochenergie-Szenarien.

Bor-Nitrid-Materialien zeigen vielversprechendes Potenzial zur direkten Stromerzeugung aus Licht.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Energievorhersagen für Molekularsysteme.

Die Effizienz von Methoden für Neutronentransportgleichungen in verschiedenen Bereichen erkunden.

Superleiter erforschen und ihren Einfluss auf die Technologie durch fortgeschrittene Simulationstechniken.

Ein Blick auf die Theorien hinter der beschleunigten Expansion des Universums.

Neue Methode verbessert Simulationen komplexer Quantensysteme effektiv.

Deep Learning verbessert die Vorhersagen in quantenmechanischen Ising-Modellen und optimiert die Energieberechnungen.

Forschung zeigt Probleme bei der Simulation von Borosilikatgläsern aufgrund falscher Atomgewichte.

Neue Einblicke in die Stapeleffekte auf die magnetischen Eigenschaften von bilayer CrI.

Dieser Artikel untersucht Stosswellen in Gas mit wechselnder Dichte.

Neue Methode CD-WAC verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Kernspektralanalyse.

Richtlinien zur Bewertung der Präzision verschiedener DFT-Methoden für die Materialwissenschaft.

Forschung zu Wärmeübertragungsdynamiken mit fortgeschrittenen Simulationen in komplexen Geometrien.