Physik - Computergestützte Physik

Thermodynamische Karten verbessern das Verständnis von Phasenübergängen in komplexen Systemen.

Eine Übersicht über dichte Gasströme und deren Bedeutung in verschiedenen Bereichen.

Neue Projektoren verbessern die Modellierungsgenauigkeit bei elektromagnetischer Streuung im niedrigen Frequenzbereich.

MuST nutzt GPU-Technologie, um elektronische Strukturcalculations in festen Materialien zu verbessern.

Forscher nutzen neuronale Netze, um das Verhalten vonkosmischen Strahlenpartikeln effektiv zu analysieren.

Erforschen einer neuen Methode für präzise Berechnungen angeregter Zustände in Quantensystemen.

Ein Blick auf das Lattice-Symmetries-Paket für die Quantenmany-Body-Physik.

Meld vereinfacht die Datenverarbeitung für Neutrino-Experimente und steigert die Effizienz der Forscher.

Eine benutzerfreundliche Software zur Berechnung der optischen Eigenschaften von mehrschichtigen Strukturen.

Neue Methoden verbessern das Studium von molekularen Übergängen in komplexen Systemen.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen für das Management von abgebranntem nuclearen Brennstoff.

Forscher untersuchen, wie Elektronenstrahlen mit kugelförmigen Nanopartikeln für optische Anwendungen interagieren.

Ein neuer kartesischer Rasteransatz zur Lösung von Hele-Shaw-Strömungen und dem Stefan-Problem.

Neue Methoden verbessern die Lösungen der Wärmegleichung für unregelmässige Grenzen und Schnittstellen.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen der Materialfestigkeit unter Stress.

Untersuche die Bedeutung von Tensornetzwerken und Zufallstensoren in der Quantenphysik.

Neue Techniken verbessern die Eulerian SPH-Performance in der Fluidflussanalyse.

Erforschung der Auswirkungen von höhergradigen Kernen auf Flüssigkeits- und Festkörper-Simulationen.

Dieses Material hat einzigartige Eigenschaften, die die Technologie verändern könnten.

Eintauchen in die komplexe Beziehung zwischen Licht und Materie in der polaritonischen Chemie.

Neue Techniken verbessern atomare Simulationen für bessere Materialvorhersagen.

Die Eigenschaften von BiP-Triphosphid für elektronische Geräte erkunden.

Forscher entwickeln wichtige Pseudopotentiale für Actinoide und super-schwere Elemente.

Eine Studie zeigt, wie CO sich bei Kollisionen mit He verhält, was Auswirkungen auf die Astronomie und die Atmosphärenwissenschaft hat.

Ein Tool für effizientes atomare Interaktionsmodellierung in der Materialwissenschaft.

Studie untersucht die Bewegung von Flüssigkeiten in kugelförmigen Schalen unter verschiedenen Bedingungen.

Die Auswirkungen von Laser-Glühen auf Silizium-Deutschen Materialien für Elektronik erkunden.

Neue Techniken in CORSIKA 8 verbessern die Analyse von Radiosignalen für hochenergetische Partikel.

Die Rolle von Defekten in röhrenförmigen Kristallen und ihre Anwendungen erkunden.

Ein neuer Ansatz kombiniert Qudits und Tensor-Netzwerke, um die Lösungen linearer Gleichungen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert das Matching von Zerfallsprodukten zu Elternpartikeln in der Physik.

Maschinenlernen verbessert die Vorhersagen von Halbleiterfehlern für eine bessere Materialleistung.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersage von Molekülformen mit Hilfe von maschinellem Lernen.

Ein neues Tool revolutioniert Ozeansimulationen, um Klimavorhersagen zu verbessern.

Forschung zeigt, dass MPNNs genutzt werden, um Materialien zu klassifizieren und Eigenschaften vorherzusagen.

Ein neuer Ansatz zur Behandlung von elliptischen PDEs mit unregelmässigen Randbedingungen.

Eine neue Methode verändert, wie wir sich entwickelnde Oberflächen studieren.

Diese Studie nutzt neuronale Netzwerke, um thermische Zustände in quantenmechanischen Systemen zu analysieren.

Lern was über Neutrinos, ihre Oszillation und ihre Bedeutung für unser Verständnis des Universums.

KI nutzen, um komplexe Gleichungen von Gravitation und Raum-Zeit zu lösen.