Physik - Computergestützte Physik

Eine neue Methode zur Bestimmung von Eigenwerten in Quantensystemen mit begrenzten Ressourcen.

Neue Ansätze verbessern das Verständnis der Ionenbewegung in komplexen Systemen.

Diese Studie untersucht, wie unregelmässige Partikelanordnungen die Fluiddynamik beeinflussen.

Ein Blick auf die einzigartigen Eigenschaften und Anwendungen von dotierten 2D-Diamantmaterialien.

Bewertet die Leistung von VQE und QAOA unter Messrauschen bei Optimierungsaufgaben.

Ein tiefer Blick auf die Antennenleistung in medizinischen Implantaten und ihre Herausforderungen.

Analyse der COVID-19-Übertragung mit zellularen Automaten für bessere Präventionsstrategien.

Das neue Modell GravNetNorm verbessert die Punktwolkenanalyse im maschinellen Lernen.

Eine Studie über das Verhalten von Flüssigkeitsströmungen unter verschiedenen experimentellen Bedingungen.

Neue Materialien und maschinelles Lernen verbessern die Effizienz und Sicherheit von Solarzellen.

Neue Methoden verbessern die Partikelverfolgung in komplexen astrophysikalischen Umgebungen.

Entdecke die neuesten Technologien zur Simulation von DNA und RNA und deren Anwendungen.

VisualPDE macht das Lernen von komplexen Gleichungen einfach und spannend für alle.

Studie zeigt Einblicke in Plasmaturbulenzen und Verhalten mit der Gyromoment-Methode.

Halidperovskite haben Potenzial für Solarenergie und Lichtquelle.

Ein innovativer Ansatz, um hochdimensionale PDEs zu vereinfachen.

Maschinenlernen verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Kristallstrukturen für die Entwicklung neuer Materialien.

Entdecke, wie Exzitone die Zukunft von elektronischen und optischen Geräten beeinflussen.

Die faszinierenden Muster von Chimärenzuständen in chemischen Systemen erkunden.

Forscher entwickeln ein schnelles Modell zur Echtzeitvorhersage von Waldbränden mit maschinellem Lernen.

Eine Erkundung, wie der Rotverschiebungsraum die Beobachtungen von Galaxien beeinflusst.

Studie zeigt komplexe Interaktionen von geladenen Teilchen in Plasmen.

Neue Methode verbessert molekulare Simulationen und Analysen in der computerbasierten Chemie.

Neue Ansätze in der Materialwissenschaft nutzen neuronale Netzwerke, um das Verhalten von nichtlinearen Materialien vorherzusagen.

Neuer automatisierter Ansatz verbessert die Berechnungen der Vibrationsspektroskopie für komplexe Materialien.

Die Bedeutung von Chern-Zahlen in quantenmaterialien und ihren einzigartigen Eigenschaften erkunden.

FEONet kombiniert Deep Learning und numerische Methoden, um parametrische PDEs effizient zu lösen.

Neue Techniken verbessern die Vorhersagen für das Verhalten komplexer Flüssigkeiten in verschiedenen Branchen.

Ein Blick darauf, wie seismische Netzwerke Erdbeben in vier wichtigen Regionen analysieren.

Forscher verbessern das Verständnis von Lichtinteraktionen mit Computersimulationen von symmetrischen Formen.

Diese Studie zeigt, wie die Position von CO2 auf Gold die Energie der Ladungseinspritze verändert.

Forscher nutzen neuronale Netzwerke, um komplexe nicht-stöchiometrische Materialien besser zu modellieren.

Ein neues Framework verbessert Plasmasimulationen für wissenschaftliche Anwendungen.

In diesem Artikel wird besprochen, wie zwei Teilchen unter äusseren Kräften interagieren und sich bewegen.

Die Effektivität und Grenzen von generativen Modellen bei der Materialerstellung untersuchen.

QERaman verbessert die Raman-Spektroskopie-Analyse für die Materialforschung.

Erforsche numerische Techniken, die Simulationen von Hamiltonschen Systemen verbessern.

Neue netzfreie Methoden verbessern das Verständnis der Stabilität des Flüssigkeitsflusses.

Die Kombination aus traditionellen Methoden und neuronalen Netzwerken verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Datenassimilation.

Ein Softwarepaket zum Studieren der elektronischen Strukturen von Materialien durch Simulationen.