Physik - Computergestützte Physik

Neue Methode verbessert die Vorhersagen zur Luftqualität mit Hilfe von Machine Learning-Techniken.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Modellierung von Wechselwirkungen geladener Teilchen in Plasmen.

Studie zeigt, wie kleine Organismen Entscheidungen treffen, um effizient zu schwimmen.

Neue Methode verbessert die Effizienz von Elektronensimulationen mit Fourier-neuronalen Operatoren.

Eine neue Methode verbessert den Designprozess für kompakte Lichtsteuerungsgeräte.

Ein Blick auf das Verhalten von elektromagnetischen Wellen in besonderen Materialien.

Russ beeinflusst das Klima durch sein einzigartiges Verhalten in der Atmosphäre.

Die Forschung konzentriert sich darauf, NCM-Materialien in Lithium-Ionen-Batterien durch fortschrittliche Dotierungstechniken zu verbessern.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Simulation von Plasma- und neutralen Teilcheninteraktionen.

Die Auswirkungen von Unordnung auf Wirbelmaterie in Supraleitern erforschen.

Hexagonales Bornitrid ist wichtig für die Zukunft der Quantentechnologien.

Die Rolle von KI bei der Vorhersage von Proteinstrukturen durch Copolymersequenzen erkunden.

Diese Forschung untersucht, wie Dreieckigkeit die Turbulenz im Tokamak-Plasma beeinflusst.

Erforschung der Mechanik von grafitgesteuerten Kernreaktoren mit gasförmigem Brennstoff.

Ein neues Verfahren verbessert die Unsicherheitsmasse in maschinenlerninteratomaren Potenzialen.

Die Forschung bewertet zwei Codes zur Modellierung des Plasmaverhaltens in Tokamaks.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Modellierung von tektonischen Bewegungen und geologischen Prozessen.

Eine neue Methode zur Schätzung von Energieschranken bei Übergängen zwischen stabilen Zuständen.

Aktive Festkörper verändern Form und Bewegung und haben Einfluss auf verschiedene Bereiche wie Robotik und Medizin.

Maschinenlernen-Techniken verbessern die aktuelle Dichte-Rekonstruktion aus Magnetfeldern.

ELEQTRONeX verbessert das Verständnis von Nicht-Gleichgewichtstransport in Nanomaterialien.

Forscher simulieren winzige molekulare Strukturen, die als mechanische Schalter für fortschrittliche Anwendungen fungieren.

Diese Methode vereinfacht, wie Wissenschaftler Partitionierungsfunktionen mit Tensor-Netzwerken berechnen.

Dieser Artikel untersucht, wie helikale und nicht-helikale Dynamo's magnetische Felder erzeugen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis der elektronischen Eigenschaften in Materialien.

Forschung zeigt Verbesserungen bei Lithium-Argyrodit für sicherere, effizientere Batterien.

Forschung zeigt effiziente Polarisationumschaltung in zweidimensionalen gleitenden Ferroelektrika.

Ein neues Tool vereinfacht die Erstellung von potentiellen Energiefeldern für die chemische Forschung.

Erforschung der Nutzung von Quantenkernen zur Vorhersage von molekularen Energiefeldern.

Forschung zeigt, wie mechanische Spannungen die elektronischen Eigenschaften von Graphen verändern.

Taos Methode bietet eine einfache Möglichkeit, die symplektische Struktur in Simulationen aufrechtzuerhalten.

Kombinieren von KI und experimentellen Daten, um Turbulenzmessungen und -vorhersagen zu verbessern.

Innovative Metamaterialien mit einzigartigen Eigenschaften könnten Technologieanwendungen verändern.

COLOSS vereinfacht die Forschung zu nuklearer Streuung durch fortschrittliche Computermethoden.

Dieser Artikel stellt verschiedene Techniken zur Orientierungsmittelung in der Molekülfysik vor.

Untersuchen, wie aktive Teilchen die Tropfenformen und -verhalten verändern.

Neue Methoden verbessern das Training und die Leistung von physik-informierten Kolmogorov-Arnold-Netzwerken.

Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz vor, der neuronale Netzwerke nutzt, um komplexe Strömungen zu untersuchen.

In diesem Artikel geht's darum, wie man maschinelles Lernen einsetzt, um Physikprobleme mit Differentialgleichungen zu lösen.

Forschung zu Elektronenplasmwelllen zeigt, wie Plasmaprozesse und Welleninteraktionen ablaufen.