Physik - Computergestützte Physik

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Schätzung statistischer Fehler in Partikeltracing-Simulationen.

Akustische Manipulation hat Potenzial für medizinische und technische Anwendungen.

Neues Modell kombiniert Wavelet-Transformationen und maschinelles Lernen für bessere Vorhersagen von turbulenten Strömungen.

Entdeck, wie Flüssigkeitssimulation realistische Animationen von Flüssigkeiten in visuellen Medien erstellt.

Diese Studie zeigt Unterschiede in der Gehirnaktivität während engagierender Aufgaben und Wartezeiten.

Forscher nutzen GPUs, um Quantenpartikelsimulationen effektiv zu beschleunigen.

Ein Blick auf die quantenmechanischen Effekte auf die Materialeigenschaften im Ingenieurwesen.

Xiwu bietet effektive Lösungen für Forscher in der Hochenergiephysik an.

Untersuchen, wie FRET Einblicke in molekulare Dynamik und Verhalten gibt.

Eine neue Methode verbessert die Arzneimittelentdeckung, die auf Protein-Kinasen abzielt.

Ein neues Modell zeigt, wie flüssige Dünnfilme gefrieren.

Ein Blick darauf, wie sich wechselnde Grenzen auf das Verhalten von Flüssigkeiten auswirken.

Forscher nutzen Licht in Kavitäten, um die Supraleitung in Materialien zu verändern.

Einen Blick darauf werfen, wie Elektronenstrahlen die Materialeigenschaften und Anwendungen beeinflussen.

Forschung zu NV-Zentren zeigt Erkenntnisse über ihre Kohärenzeigenschaften für Quanten technologie.

Ein neuer Ansatz verbessert die Berechnungen der Elektroneninteraktionen, sodass sie schneller und weniger speicherintensiv sind.

Neue Verbesserungen an BIT1 steigern die Leistung von Plasmasimulationen durch fortschrittliche Computertechniken.

Die Bedeutung von Einsen Wellen in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen erkunden.

Staubkörner sind entscheidende Elemente in den Prozessen der Stern- und Galaxienbildung.

Neue Methode zeigt 3D-Kristallanordnungen, ohne die Proben zu beschädigen.

Die Integration von KI verwandelt die Rastersondenmikroskopie für bessere Messungen bei Raumtemperatur.

Entdecke, wie Tensor-Netzwerke verschiedene industrielle Anwendungen transformieren und Prozesse optimieren können.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die Analyse und Vorhersage von Klimadaten verbessert.

Maschinelles Lernen bietet Einblicke in das Verhalten von viskoelastischen Flüssigkeiten in verschiedenen Branchen.

Das Studieren von Mängeln in Materialien kann zu einer besseren Leistung in verschiedenen Anwendungen führen.

Ein neuer Ansatz kombiniert Quantenalgorithmen und Multilevel-Techniken, um komplexe Probleme anzugehen.

Die Nutzung von LSTM-Modellen verbessert die Vorhersage von Abfluss in hydrologischen Studien weltweit.

Entdecke, wie Machine Learning das Materialverhalten-Modellieren neu gestaltet.

Neue Methoden verbessern die Analyse von Polymer-Kristallisationsprozessen in lauten Umgebungen.

Ein neuer Ansatz zeigt, wie Unordnung topologische Materialien beeinflusst.

Verwendung von Bayesianischer Inferenz zur Rekonstruktion unbekannter Magnetfelder aus begrenzten Daten.

Eine neue Methode verbessert das Finden von sichtbaren Horizonten von Schwarzen Löchern in Simulationen.

Eine neue MPM-Implementierung verbessert die Gasfluss-Simulationen erheblich.

Die Nutzung von Deep Learning zur Analyse von Plasmadynamik kann die Steuerung von Fusionsenergie verbessern.

Bayes'sche Optimierung verwandelt die Kontrolle in quanten Gasen für bessere experimentelle Ergebnisse.

Untersuchen, wie negative Werte Berechnungen in Quantenphysik-Simulationen beeinflussen.

Untersuche, wie effektive Diffusivität die Partikelbewegung in verschiedenen Flüssigkeitsströmungen beeinflusst.

Nutzung von Nvidia Tensor-Kernen zur Geschwindigkeitssteigerung bei Berechnungen der elektronischen Strukturtheorie.

Eine einfache Methode vorstellen, um komplexe physikalische Systeme über Zeit und Raum zu lösen.

Eine neue Methode verbessert die Molekulardynamik-Simulationen, indem sie die Datenauswahl optimiert.