Physik - Computergestützte Physik

Ein Blick darauf, wie Wolkenmuster Wetter und Klima beeinflussen.

Innovative 2D Materialien verbessern die Leistung von resistivem RAM.

Eine neue Methode verbessert die 3D-Chemieabbildung und reduziert dabei den Energieverbrauch.

Forschung stellt eine KI-basierte Methode vor, um die Härte von Materialien effektiv zu messen.

Dieser Artikel untersucht eine neue KI-Methode, um Neuronenmodelle effektiv zu studieren.

Eine neue Lasertechnik ermöglicht die Echtzeitmessung von instabilen Isotopen.

Untersuchung der Rolle des Energieaustauschs zwischen den Strahlen für die Effizienz der Fusion.

Lern was über extreme Wetterereignisse und wie die unser Leben beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Berechnungen im angeregten Zustand in der molekularen Chemie.

Neue Techniken versprechen genaue Vorhersagen der elektrischen Eigenschaften in festen Materialien.

Ein neuartiger Algorithmus verbessert die Strömungssimulationen von Flüssigkeiten um Hindernisse herum.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von neuronalen Netzwerken beim Verknüpfen von R enyi- und von Neumann-Entropien.

Die Genauigkeit und Effizienz beim Studieren grosser Molekularsysteme verbessern.

Eine neue Methode verbessert das Studium von vernetzten Systemen in verschiedenen Bereichen.

Forschung zeigt das Gleichgewicht zwischen Chaos und Stabilität in den Umlaufbahnen von Planeten.

SISSO++ verbessert die Materialeigenschaftsanalyse für bessere Forschungsergebnisse.

Eine Studie zeigt, dass Lüfterpositionen in Atemschutzmasken den Atmungskomfort für Gesundheitsarbeiter verbessern.

Baler bietet fortschrittliche Kompressionstechniken zur Verwaltung grosser wissenschaftlicher Datensätze an.

Eine neue Methode verbessert die thermischen Vorhersagen und sorgt so für eine bessere Leistung von Multi-Core-Prozessoren.

Eine Studie zur Optimierung der Leistung von Lithium-Ionen-Batterien durch fortgeschrittene Modellierungsmethoden.

Dieser Artikel behandelt, wie Salz das Verhalten von Proteinen während der Flüssig-Flüssig-Phasentrennung beeinflusst.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz und Genauigkeit von molekularen Simulationen ohne die traditionellen Einschränkungen.

Maschinelles Lernen nutzen, um turbulente Strömungswandmodelle für bessere Simulationen zu verbessern.

Ein neues Modell nutzt Daten und Physik, um vorherzusagen, wie Partikel sich in Flüssigkeiten verhalten.

Die Studie untersucht das Verhalten von Kapseln unter verschiedenen Strömungsbedingungen und Interaktionen.

MoSiN und WSiN zeigen vielversprechende Eigenschaften bei der Wärmeleitung in Transistoren im Vergleich zu Silizium.

Eine neuartige Methode zur Modellierung mechanischer Systeme mit neuronalen Netzwerken.

Maschinelles Lernen nutzen, um die Luftstromstudien und -kontrolle mit begrenzten Daten zu verbessern.

Forschung zeigt, wie antiferromagnetische Helices die thermoelectric Leistung verbessern.

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.