Physik - Computergestützte Physik

Dieser Artikel untersucht, wie Kapillartropfen sich durch enge Räume bewegen und welche Auswirkungen das hat.

Ein neues Tool hilft dabei, das Verhalten von Flüssigkeiten unter Stossbedingungen mit maschinellem Lernen zu untersuchen.

Der hybride Ansatz verbessert Simulationen von komplexen molekularen Verhaltensweisen, indem er Expertenwissen und Daten nutzt.

Ein hybrider Ansatz zum Studium von Pulsar-Magnetosphären zeigt wichtige Verhaltensweisen.

Die Schnittstelle zwischen Quantencomputing und Molekularchemie für innovative Lösungen erkunden.

Moco ist wichtig für viele Enzyme, die an grundlegenden biologischen Prozessen beteiligt sind.

Neue Methode im maschinellen Lernen verbessert die Effizienz von Koopmans-Spektral-Funktional-Berechnungen.

Forschung gibt Einblicke in die Wechselwirkungen von Teilchen bei der Phasentrennung von Flüssigkeiten.

NeuralSCF kombiniert Machine Learning mit DFT für eine effiziente Analyse der elektronischen Struktur.

Forscher kümmern sich um den Verlust von Informationen bei untätigen Qubits, um die Leistung von Quantencomputern zu verbessern.

Die Kombination von klassischer und Quantencomputing, um Simulationen der Fluiddynamik zu verbessern.

Lerne, wie Licht mit Materialien interagiert, indem du Absorptionsspektroskopie-Methoden verwendest.

Forscher nutzen FlowMM, um neue kristalline Materialien effizient vorherzusagen und zu erstellen.

Neue Software verbessert die Effizienz und Genauigkeit bei der Analyse von Oberflächenstrukturen.

Neue Techniken verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei der Simulation von Teilchenbewegungen.

Ein Leitfaden zu verschiedenen Kubernetes-Setups und deren Funktionen.

Ein Überblick über symplektomorphe neuronale Netze und deren Bedeutung in Hamiltonschen Systemen.

Neuer Ansatz verbessert die Turbulenzsimulation mit Hilfe von Deep Learning und physikbasierten Methoden.

Eine neue Methode verbessert Quantenalgorithmen zur effektiveren Lösung linearer Gleichungen.

Erforschung von Monte-Carlo-Methoden zur Untersuchung des Verhaltens von glasbildenden Flüssigkeiten.

Dieser Ansatz verbindet Physik mit Optimierung für bessere Lösungen.

Eine neue Methode, um kleine Partikel mit Licht und Temperaturunterschieden einzufangen.

Neue Methoden verbessern Plasmasimulationen für ein besseres Verständnis und Anwendungen.

Untersuchung der Bedeutung von Vier-Phonon-Interaktionen in thermoelectric Materialien.

Dieser Artikel untersucht binäre Neutronensterne, ihre Verschmelzungen und die Bedeutung von Anfangsdaten.

Ein Blick auf nicht-relativistische Quasinormalmodi und ihre Auswirkungen in der Physik.

Entdecke, wie maschinelles Lernen die Ergebnisse von atomaren Interaktionen vorhersagt.

Forschung zeigt komplexe Wechselwirkungen bei der Spinentspannung und deren Auswirkungen.

Ein Blick auf die kleinsten Bestandteile der Materie und ihre Wechselwirkungen.

Diese Methode verbessert das Verständnis des Verhaltens von Modellen durch Eingabe-Ausgabe-Beziehungen.

Lern, wie TCI grosse Daten in kleinere Teile zerlegt, damit die Analyse einfacher wird.

Untersuchung der Luftströmungsübergänge bei hypersonischen Geschwindigkeiten und deren Einfluss auf die Sicherheit von Fahrzeugen.

Eine Studie über den Einsatz von neuronalen Netzen zur Simulation von Materialphasedynamik.

Eine Methode zur Verbesserung der Genauigkeit von Bessel-Funktions-Approximationen für reale Anwendungen.

Ein Blick darauf, wie die Netzwerktheorie die Beziehungen von Galaxien im Coma-Superhaufen offenbart.

Forscher schlagen Interaktions-Glühen vor, um das Verständnis von komplexen Materialien wie WTe zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen über das Verhalten von Materialien unter unterschiedlichen Bedingungen.

Forschung zeigt neue Strukturen, um die ionische Leitfähigkeit in Energiespeichermaterialien zu verbessern.

TPDH-Graphen sieht vielversprechend aus, um die Leistung und Langlebigkeit von Lithium-Ionen-Batterien zu verbessern.

Maschinelles Lernen nutzen, um die Interpretierbarkeit von molekularen Simulationen zu verbessern.