Neuste Artikel für Computersimulationen

Forscher verbinden fuzzy Kugeln, um ein neues Modell des Quantenspace zu erstellen.

Eine neue Methode verbessert die Stabilität und den Energieerhalt in SPH-Fluidsimulationen.

Diese Studie untersucht den Energiefluss in einer Kette von interagierenden Teilchen.

Eine Methode, um atomare und kontinuierliche Modelle zu kombinieren für genauere Materialvorhersagen.

Zwei Deep-Learning-Modelle verbessern die Formenoptimierung für Aerodynamik und reduzieren den manuellen Aufwand.

Forschung zeigt, wie Exzitonen in Quantenpunkten wandern und technologische Fortschritte beeinflussen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz und Genauigkeit von molekularen Simulationen ohne die traditionellen Einschränkungen.

Ein neues Modell sagt die Eigenschaften von Magnesium unter verschiedenen Bedingungen genauer voraus.

Ein Blick auf die Mechanik des Fluidverhaltens bei kompressiblem Fluss.

MoSiN und WSiN zeigen vielversprechende Eigenschaften bei der Wärmeleitung in Transistoren im Vergleich zu Silizium.

Dieser Artikel untersucht kosmologische Simulationen und ihre Rolle beim Verständnis unseres Universums.

Ein neuer Ansatz zur Modellierung komplexer Strömungsdynamik und Sprühverhalten.

In diesem Artikel wird besprochen, wie GNNs die Vorhersagen des Luftstroms über Tragflächen verbessern.

Neuer Simulator sagt das Verhalten von granularen Strömungen mit Graph Neural Networks voraus.

Forschung zeigt Phasenübergänge in einem klassischen Schleifenmodell auf einem quadratischen Gitter.

Ein Blick darauf, wie Thermalisation und Hydrodynamik in vereinfachten Partikelsystemen funktionieren.

Eine Methode zur Schätzung der Stärke und Position von Wirbeln aus passiven Partikeln.

Diese Studie zeigt, wie die Form von Teilchen ihre Anordnung in Kristallen beeinflusst.

Eine neue Methode verbessert die Berechnung von Transportkoeffizienten in der Molekulardynamik.

Eine Studie über das Verhalten von flüssigen Kristallen, die aus harten rechtwinkligen Dreiecken bestehen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Modellierung von Phasenübergängen in Materialien.

Eine neue Methode kombiniert maschinelles Lernen mit Simulationen, um wertvolle Daten zu erzeugen.

Cu Sn IMC ist entscheidend für moderne elektronische Verbindungen und Energiespeicheranwendungen.

Forschung zeigt, wie Staub das Licht von Galaxien und die Sternentstehungsraten beeinflusst.

Ein Blick auf Frank-Schleifen und ihren Einfluss auf Materialien in Strahlungsumgebungen.

Studie zeigt wichtige Erkenntnisse über das magnetische Verhalten in astrophysikalischen Scheiben.

Dieser Artikel untersucht, wie sich die Zeitschrittgrössen auf die Genauigkeit in nichtlinearen Simulationen auswirken.

Ein Überblick über die Yang-Lee-Kantensingularität und ihre Bedeutung in der Physik.

Die Cassini-Mission hat gezeigt, wie ihre Emissionen die Ionosphäre von Saturn beeinflussten.

Untersuchung, wie Licht die flüssigkristallinen Polymere für Anwendungen in der weichen Robotik beeinflusst.

Studie zeigt, wie Rotation das Magnetfeld von M-Zwergsternen beeinflusst.

Ein Blick auf DRBEM und seine Anwendungen zur Lösung komplexer wissenschaftlicher Gleichungen.

Hafnia hat vielversprechende Eigenschaften in der Elektronik, dank seiner einzigartigen ferroelectricen Eigenschaften.

Verstehen, wie verschiedene Flüssigkeiten sich in porösen Materialien verhalten.

Diese Studie zeigt, wie sich Ringpolymere verändern, wenn Druck ihre Bewegung und Struktur beeinflusst.

Studie zur Effizienz des Rechteckpackens mit der Methode der zufälligen sequenziellen Adsorption.

Forscher untersuchen, wie die Energie von schwarzen Löchern die Sternentstehung in Galaxien beeinflusst.

Eine neue Methode verbessert das Deep Learning Training zur Analyse von hochauflösenden wissenschaftlichen Daten.

Die neuesten Erkenntnisse über Neutronensternkollisionen und ihre kosmischen Auswirkungen erkunden.

Untersuchen, wie Teilchen durch die Effektive Stringtheorie und verwandte Modelle zusammengebunden sind.