Physik - Computergestützte Physik

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.

Eine neue Methode verbessert die Analyse komplexer Systeme, indem sie sich auf Cluster konzentriert.

In diesem Artikel wird die Synergie zwischen Quantencomputing und Monte-Carlo-Methoden in der Wissenschaft untersucht.

Eine Erkundung der Entstehung von schwarzen Löchern durch mathematische Modelle und neue Techniken.

Neue PBMG-Methode verbessert die Sampling-Effizienz in Gittermodellen und kritischen Bereichen.

Neue Methoden verbessern die Risikobewertung von zerebralen Aneurysmen durch fortgeschrittene Modellierung.

Untersuchen der Beziehung zwischen flachen Bändern und magnetischen Eigenschaften in bestimmten Materialien.

Lerne wichtige Methoden, um das Training von physikbasierten neuronalen Netzen zu verbessern.

PIBI-Netze vereinfachen die Lösung von PDEs mit Randdaten und verbessern dabei Effizienz und Genauigkeit.

Neuer Ansatz verbessert die Vorhersagen von Glaseigenschaften mit maschinellem Lernen und Expertenwissen.

Neue Methode verbessert das Studium des Verhaltens von Partikeln in aktiver Materie.

Eine neue Methode für effizientes molekulares Modellieren unter Berücksichtigung physikalischer Symmetrien.

Die Kombination von Quantenstatus-Tomographie mit maschinellem Lernen verbessert die Genauigkeit und Effizienz.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Modellauswahl bei Datenunsicherheit.

Forschung zeigt, wie die Struktur und Stabilität von Nanodiscs mit apoE3 aussieht.

Ein Machine-Learning-Modell verbessert die Vorhersagen von molekularen Eigenschaften effizient.

Erforschen, wie umherirrende Elektronen die Tokamak-Stabilität und die Fusionsforschung beeinflussen.

MolSieve hilft Forschern, komplexe Molekulardynamiksimulationen effizient zu analysieren.

Diese Arbeit behandelt numerische Methoden zur Simulation offener Quantensysteme und deren Wirksamkeit.

Eine neue Bibliothek hilft dabei, zweidimensionale Quantensysteme mit Tensor-Netzwerken zu simulieren.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen für magnetische Hysterese in Materialien.

Ein neues Modell, das das Studium von Atominteraktionen vereinfacht.

Neue Techniken versprechen hochenergetische Teilchenbeschleunigung mit Laser-Wakefield-Methoden.

AtmoRep verbessert Wettervorhersagen mit KI und historischen Daten.

Forschung zeigt, wie Laser das Verhalten von Materialien auf atomarer Ebene beeinflussen.

Ein Blick auf Quantenalgorithmen und ihren Einfluss auf Datenvorhersagen.

Erfahre, wie Mini-EUSO unseren Blick auf Meteoraktivität und Weltraummüll verbessert.

Thermodynamische Karten verbessern das Verständnis von Phasenübergängen in komplexen Systemen.

Eine Übersicht über dichte Gasströme und deren Bedeutung in verschiedenen Bereichen.

Neue Projektoren verbessern die Modellierungsgenauigkeit bei elektromagnetischer Streuung im niedrigen Frequenzbereich.

MuST nutzt GPU-Technologie, um elektronische Strukturcalculations in festen Materialien zu verbessern.

Forscher nutzen neuronale Netze, um das Verhalten vonkosmischen Strahlenpartikeln effektiv zu analysieren.

Erforschen einer neuen Methode für präzise Berechnungen angeregter Zustände in Quantensystemen.

Ein Blick auf das Lattice-Symmetries-Paket für die Quantenmany-Body-Physik.

Meld vereinfacht die Datenverarbeitung für Neutrino-Experimente und steigert die Effizienz der Forscher.

Eine benutzerfreundliche Software zur Berechnung der optischen Eigenschaften von mehrschichtigen Strukturen.