Neuste Artikel für Rechnergestützte Modellierung

Entdecke, wie reduzierte Modellierung die Analyse von komplexen Systemen erleichtert.

Neue Modellierungstechniken verbessern die Vorhersagen in komplexen dynamischen Systemen.

Neue Techniken verbessern die Vorhersagen für das Verhalten komplexer Flüssigkeiten in verschiedenen Branchen.

Neue netzfreie Methoden verbessern das Verständnis der Stabilität des Flüssigkeitsflusses.

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

Eine grenzenerhaltende Methode für präzise SDE-Simulationen vorstellen.

Das Verstehen von Versetzungen ist wichtig, um die Metallleistung unter Stress zu verbessern.

Diese Arbeit verbessert Designansätze für Probleme der Fluid-Struktur-Interaktion, bei denen erhebliche Verformungen auftreten.

Untersuche, wie Zellinteraktionen Gewebe und Organe formen.

Ein neues Verfahren vereinfacht Vorhersagen für elastoplastische Materialien, die zyklischen Spannungen ausgesetzt sind.

Studie zeigt den Kompromiss zwischen synaptischer Leistung und Energieeffizienz.

Dieser Artikel untersucht, wie Eisenionen den Energietransport in Sternen beeinflussen.

Neue Modelle verbessern die Vorhersagen von Metallionstandorten in Proteinen.

Diese Studie vergleicht Modelle, die das Verhalten von Silberelektroden in Bromidlösungen mithilfe der zyklischen Voltammetrie vorhersagen.

Entdecke, wie mehrschichtige neuronale Netzwerke Lösungen für komplexe mathematische Gleichungen verbessern.

Studie zeigt Methoden, um die Partikelposition in lebenden Zellclustern zu bestimmen.

Ein neuer Ansatz kombiniert grobe und feine Lösungen für präzise Vorhersagen.

Eine neue Methode kombiniert atomistische und kontinuierliche Modellierung für bessere Materialeinblicke.

Ein neues Modell vereinfacht Simulationen von Perowskitoxiden für die Materialwissenschaft.

Loimos simuliert die Verbreitung von Krankheiten in Gemeinschaften, um das Ausbruchsmanagement zu verbessern.

Ein neuer SPH-Ansatz verbessert die Simulation von Platten und Schalen unter Verformung.

Maschinelles Lernen einsetzen, um die Effizienz von chemischen Transportmodellen für die Luftqualität zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht wichtige Faktoren, die turbulente Strömungssimulationen über einen gaussischen Buckel beeinflussen.

Aktive Materie zeigt während Phasenübergängen komplexe Verhaltensweisen und leitet die Forschung in verschiedenen Bereichen.

Forschung zu NV-Zentren in Diamanten zeigt vielversprechende Ansätze für bessere Quantenkontrolle.

Ein neues Werkzeug zur Verbesserung der Fluidmechanikforschung durch Lagrangesche Methoden.

Neue Methoden erkunden, um die analytische Fortsetzung in der Quanten-Vielkörperphysik zu verbessern.

Neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von rotierenden Turbulenzeffekten.

Ein näherer Blick auf das Ising-Modell und seine Auswirkungen auf die Materialwissenschaft.

Fortschritte bei der Nutzung von Maschinenlernen zur Vorhersage des Teilchenverhaltens im BGK-Modell.

Forscher entwickeln effiziente Modelle für Plasmaturbulenzen, um die Fusionseffizienz zu verbessern.

Die Forschung zeigt wichtige Faktoren bei der Entwicklung von T-ALL, die genetische Mutationen und die Thymusumgebung betreffen.

Forschung zeigt, dass die Effizienz im Flugzeugdesign durch Multi-Fidelity-Reduzierte-Ordnung-Modelle verbessert wird.

CC-Tempo verbessert die Vorhersagen von Zellschicksalen durch Genexpression und Kommunikation.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von granularen Strömungen mit Hilfe von Maschinenlern-Techniken.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen zum Verhalten von Flüssigkeiten unter komplexen Bedingungen.

Entdecke die Komplexität von Beziehungen in höherwertigen Netzwerken und deren Anwendungen.

Die Forschung untersucht fortschrittliche Methoden, um das Schwimmen von Fischen besser zu verstehen und das Design von Wasserrobotern zu verbessern.

Eine Studie über die Modellierung von elastischen Körpern unter Reibung für eine verbesserte Ingenieursgenauigkeit.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz beim Studieren von Mikrostrukturveränderungen in Materialien.