Physik - Computergestützte Physik

Ein neues Tool hilft dabei, Punktgruppensymmetrien in der Chemie und Materialwissenschaft zu identifizieren.

Die Forschung konzentriert sich auf Polymer-Elektrolyte, um die Leistung und Sicherheit von Festkörperbatterien zu verbessern.

Das N²AMD-Framework verbessert die Genauigkeit und Effizienz beim Studium von Materialdynamik.

Neue Techniken verbessern die Effizienz bei Sampling und Energieberechnungen in der Quantenchemie.

Die Forschung zu PF2-Ionen zielt darauf ab, die Phosphorusgenauigkeit in Quantencomputern zu verbessern.

Forschung zeigt neue Methoden zur Herstellung von Oxid-Nanoscrolls mit vielversprechenden Anwendungen.

mBLOR-Funktional verbessert die Dichtefunktionaltheorie für bessere Materialvorhersagen.

Neue Forschungen zeigen, wie Rhombus-Defekte die Stabilität von Quasicrystallen verbessern.

Neue Methoden verbessern die Effizienz beim Lösen von Partikeltransportgleichungen.

Verfeinerung von Netztechniken zur Verbesserung der Simulation von Ereignissen der magnetischen Rekonnektion.

HTOCSP beschleunigt Vorhersagen für organische Kristallstrukturen mit automatisierten Methoden.

Ein frischer Ansatz, um die Ladungsdynamik in Batterien und Elektronik zu verstehen.

Ein Blick auf neue Methoden zur Lösung komplexer quantenmechanischer Few-Body-Systeme.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Modellierung von dünngasigen Strömungen mit bewegten Grenzen.

Quantencomputer bieten neue Möglichkeiten, molekulare Eigenschaften zu untersuchen, auch wenn sie auf Herausforderungen stossen.

Neue Techniken verbessern das Verständnis des Materialverhaltens bei Stress und Hitze.

PhysBERT vereinfacht die Forschung in der Physik und verbessert die Informationssuche sowie Literaturübersichten.

Isotopenverschiebungen geben Einblicke in nukleare Eigenschaften und grundlegende Physik.

KANs verbinden KI und Wissenschaft, vereinfachen komplexe Probleme und verbessern die Forschung.

Ein Blick auf die Verbesserung von Evidenzberechnungen mit bayesianischen Methoden.

VelocityGPT verbessert seismische Modelle mit maschinellem Lernen für tiefere Einblicke.

Forschung kombiniert maschinelles Lernen und Molekularwissenschaft, um die Einblicke in Laserinteraktionen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Berechnung von molekularen Energieunterschieden.

Ein Machine-Learning-Modell verbessert die Ableitung von Meeresbodenstrukturen mithilfe von Wellenbewegungen.

Neue Methoden verbessern die Modellierung des Elektronverhaltens mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken.

Ein Blick auf das AutoResonant Trap-Massenspektrometer und seine Vorteile.

Dieser Artikel untersucht, wie Wasser auf molekularer Ebene mit Magnetit interagiert.

Die Rolle der niedrigen Impulsdiffusivität bei der Stabilisierung von Plasma in Fusionsreaktoren untersuchen.

Neue Methoden verbessern die Vorhersage der Schmelztemperatur für die Materialentwicklung.

G2C3 verbessert Simulationen von Plasmakleinwirbel in Fusionsgeräten mithilfe von neuronalen Netzen.

Innovative Techniken zur Simulation offener Quantensysteme mit der Lindblad-Gleichung.

Forschung zeigt wichtige Erkenntnisse über das Ionisierungsvermögen und die molekularen Eigenschaften von RaF.

Die wichtigen Konzepte und Auswirkungen des Stern-Gerlach-Experiments in der Quantenphysik erkunden.

Ein neuer Ansatz zur Analyse des Partikelverhaltens in Flüssigkeiten, der sich auf nicht-sphärische Formen konzentriert.

Ein datengestützter Ansatz zum Verstehen von Lithiumablagerungen in Lithium-Ionen-Batterien.

Ein Blick auf das Verhalten von geladenen Teilchen in verschiedenen Materiezuständen.

Forscher nutzen Quantencomputing, um Elektroneneingriffe in Materialien zu untersuchen.

Forscher verbessern die Genauigkeit der molekularen Modellierung mit Machine-Learning-Techniken.

NMRNet verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von chemischen Verschiebungen mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken.

Diese Studie untersucht Chuas und Lorentz-Schaltungen mit Machine Learning, um neuronales Verhalten zu verstehen.