Physik - Computergestützte Physik

Neue Erkenntnisse über topologische Materialien durch fortschrittliche Quanten-Simulationen.

Lern, wie das Entfalten das Training von neuronalen Netzwerken für physikalische Simulationen verbessert.

Ein maschinelles Lernverfahren verbessert die Vorhersagen über das Verhalten von Festkörpermaterialien.

Neue Trainingsmethode verbessert Stabilität und Genauigkeit in molekulardynamischen Simulationen.

Maschinenlernen verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage chemischer Eigenschaften mithilfe adaptiver hybrider Dichtefunktionale.

Forschung zeigt, dass einfachere Reservoirs die Genauigkeit bei chaotischen Zeitreihenvorhersagen verbessern.

Spinwellen könnten die Effizienz von Datenverarbeitung und -speicherung revolutionieren.

Ein neuer Ansatz mit neuronalen Netzwerken verbessert die Modellierung von schnell-langsam dynamischen Systemen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Multi-Physics-Simulationen für Laser.

Eine neue Methode verbessert die Bildgebung von empfindlichen Proben bei wenig Licht.

Dieser Artikel behandelt neue Methoden zur genauen Erfassung von Schocks in der Fluiddynamik.

Entdecke, wie neuronale Netzwerk-Potentiale molekulare Simulationen für Forscher verändern.

SuperdropNet verbessert die Mikrophysikmodellierung in der Cloud für genauere Wettervorhersagen.

Ein Überblick über Methoden zur Untersuchung von Systemen mit unterschiedlichen Teilchenzahlen.

Eine Studie darüber, wie Polymere sich durch winzige Öffnungen in überfüllten Umgebungen bewegen.

Lerne, wie PINNs Deep Learning mit Physik kombinieren, um Probleme effizient zu lösen.

Ein neuer Ansatz verbessert Simulationen für quasi-2D-Partikelinteraktionen.

Maschinenlernen hilft dabei, Kristallstrukturen effizienter vorherzusagen als traditionelle Methoden.

Quantenmessung nutzt Quantenmechanik für präzise Messungen in verschiedenen Bereichen.

Dieser Artikel stellt fortgeschrittene Methoden zur Analyse von Strömungsdynamik und Wärmeübertragung in komplexen Formen vor.

Neue Erkenntnisse über ionische Flüssigkeiten durch maschinelles Lernen und fortgeschrittene Simulationen.

Entdecke, wie Quantenfrequenzcomputer die Technologie mit Geschwindigkeit und Effizienz verändern.

Neue hybride Modelle verbessern die Vorhersagen des Materialverhaltens unter zyklischer Belastung.

Diese Studie stellt NNBF vor, um Berechnungen des Grundzustands in der Quantenchemie zu verbessern.

OLRG bietet einen neuen Ansatz, um komplexe Quantensysteme besser zu simulieren.

Eine Analyse von universellen MLIPs zur Vorhersage von Oberflächenenergien von Materialien.

Neuer Ansatz nutzt physik-informierte neuronale Netze für akustische Streuungssimulationen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Schätzung der Kraftkonstanten in Kristallmaterialien.

Eine neue Methode reduziert künstliche Schallwellen in Strömungssimulationen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz von Quantenalgorithmen, indem sie Symmetrien nutzen.

Neue Methoden bieten Lösungen für komplexe funktionale Differentialgleichungen in der Wissenschaft.

Ein neuer Ansatz modelliert komplexe Interaktionen von phoretischen Kolloiden effektiv.

Aktuelle Modelle verbessern unser Verständnis von Flüssigkeitsturbulenzen in natürlichen und industriellen Systemen.

Eine Studie über die Nutzung von Quantenannealing für effektives Load Balancing in Computersystemen.

Diese Studie untersucht, wie hydratisierte Materialien mit weichen Basen für ingenieurtechnische Anwendungen interagieren.

Untersuchung der Mesonproduktion durch hochenergetische Elektronenstösse mit Nukleonen.

FLASH bietet eine effiziente Analyse der Materialreaktionen auf oszillierender Scherfluss.

Studie zeigt, wie geladene Teilchen Nano-Blasen im Wasser erzeugen.

Neue Techniken steigern die Geschwindigkeit bei der Entwicklung von zusammensetzungsbedingt komplexen Legierungen.

Astronomen nutzen HINORA, um Ringstrukturen in nahegelegenen Galaxien zu identifizieren und unser Verständnis von kosmischen Anordnungen zu verbessern.