Physik - Computergestützte Physik

Ein neues Framework untersucht die Wärmebewegung in Isolatoren für eine verbesserte Materialeffizienz.

Forschung entdeckt viele bisher unbekannte 2D-Materialien mit spannenden Eigenschaften.

Die Lennard-Jones-Schicht verbessert die Verteilung von Punktwolken für eine bessere 3D-Formanalyse.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Simulation von Flüssigkeitsinteraktionen.

Eine neue Methode verbessert die Wellenmodellierung in der Plasmaphysik und geht die Herausforderungen in der Nähe von Kaustiken an.

Eine neue Methode verbessert molekulare Simulationen, indem sie sich auf unsichere Bereiche konzentriert.

Neue SWAP-Methode verbessert das Verständnis von Spin-Gläsern durch verbesserte Relaxationsdynamik.

Dieser Artikel vergleicht gitterbasierte und pseudo-spektrometrische Solver in der Plasmaphysik.

Forscher gehen die Herausforderungen in der Quantenmechanik mit innovativen numerischen Methoden an.

Neue Methoden verbessern die Grenzflächenbehandlung in Simulationen von kompressiblen Strömungen.

Innovative Methoden verbessern Simulationen des fermionischen Verhaltens in komplexen Systemen.

Experten versammeln sich, um über Monte-Carlo-Simulationen und GPU-Verbesserungen zu sprechen.

Eine neue Methode verbessert die Erforschung des Drei-Higgs-Doppelts-Modells in der Teilchenphysik.

Dieser Artikel untersucht die Unterschiede im Ladungsradius verschiedener Silber-Isotope.

Die Rolle von Rauschen bei der Verbesserung von quantenmechanischen Simulationen offener Systeme erkunden.

Das neue diskrete direkte Dekonvolutionsmodell verbessert die Genauigkeit der Turbulenzsimulation.

Ein neuer Ansatz verändert, wie wir die Wechselwirkungen zwischen Flüssigkeiten und festen Stoffen modellieren.

Untersuchen neuer Methoden zur Erforschung von Licht-Materie-Interaktionen in verschiedenen Systemen.

Untersuchen, wie frühe Signale wichtige Systemänderungen vorhersagen können.

Innovative Techniken verbessern die Modellierung von molekularen Interaktionen und Dynamik.

Neurale Netze nutzen, um Einschränkungen in einem Gravitätsmodell zu lösen.

Eine Methode, um relevante Flussinformationen zu trennen für bessere Vorhersagen und Strategien.

Neue Erkenntnisse über topologische Materialien durch fortschrittliche Quanten-Simulationen.

Lern, wie das Entfalten das Training von neuronalen Netzwerken für physikalische Simulationen verbessert.

Ein maschinelles Lernverfahren verbessert die Vorhersagen über das Verhalten von Festkörpermaterialien.

Neue Trainingsmethode verbessert Stabilität und Genauigkeit in molekulardynamischen Simulationen.

Maschinenlernen verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage chemischer Eigenschaften mithilfe adaptiver hybrider Dichtefunktionale.

Forschung zeigt, dass einfachere Reservoirs die Genauigkeit bei chaotischen Zeitreihenvorhersagen verbessern.

Spinwellen könnten die Effizienz von Datenverarbeitung und -speicherung revolutionieren.

Ein neuer Ansatz mit neuronalen Netzwerken verbessert die Modellierung von schnell-langsam dynamischen Systemen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Multi-Physics-Simulationen für Laser.

Eine neue Methode verbessert die Bildgebung von empfindlichen Proben bei wenig Licht.

Dieser Artikel behandelt neue Methoden zur genauen Erfassung von Schocks in der Fluiddynamik.

Entdecke, wie neuronale Netzwerk-Potentiale molekulare Simulationen für Forscher verändern.

SuperdropNet verbessert die Mikrophysikmodellierung in der Cloud für genauere Wettervorhersagen.

Ein Überblick über Methoden zur Untersuchung von Systemen mit unterschiedlichen Teilchenzahlen.

Eine Studie darüber, wie Polymere sich durch winzige Öffnungen in überfüllten Umgebungen bewegen.

Lerne, wie PINNs Deep Learning mit Physik kombinieren, um Probleme effizient zu lösen.

Ein neuer Ansatz verbessert Simulationen für quasi-2D-Partikelinteraktionen.

Maschinenlernen hilft dabei, Kristallstrukturen effizienter vorherzusagen als traditionelle Methoden.