Neuste Artikel für Rechnergestützte Modellierung

In diesem Artikel wird erklärt, wie Wissenschaftler wichtige Ionen im Wasser mit computergestützten Methoden untersuchen.

Neue Methoden verbessern die Simulationen von aktiver Materie, indem sie die Dichtefluktuationen reduzieren.

Ein automatisierter Ansatz verbessert die Effizienz und Genauigkeit bei der Simulation von porösen Materialien.

Einführung eines Rahmens zur Untersuchung komplexer biologischer Interaktionen mithilfe der optimalen Transporttheorie.

Eine Studie zeigt Faktoren, die die Leistung von einlagigen GCNs bei verschiedenen Datenmodellen beeinflussen.

Untersuchen, wie Spiralwellen die Gehirnaktivität und kognitiven Funktionen beeinflussen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von poroelastischen Materialien in biologischen Geweben.

Neue Methoden verbessern die Modellierung von Solarschallwellen und sparen dabei Rechenressourcen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Surrogatmodellen mithilfe physikalischer Prinzipien.

Neue Methoden verbessern die Analyse von wässriger Schwefelsäure mit Machine-Learning-Techniken.

Das neue diskrete direkte Dekonvolutionsmodell verbessert die Genauigkeit der Turbulenzsimulation.

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

Diese Studie entwickelt neue Methoden zur Analyse von Interaktionen in Mean Field Games.

Verbesserung der atmosphärischen Vorhersagen durch innovative Modellierungstechniken.

Ein integrierter Ansatz zur Untersuchung von Phasenübergängen mit Unsicherheiten und Injektionsgrenzen.

Forschung zeigt, wie Aluminium sich unter extremen Bedingungen verhält.

Eine neue Methode verbessert die Simulationen von Zweiphasenströmungen mit Stoff- und Wärmetransfer.

Untersuchung der Interaktion von fraktionalen Laplace-Operatoren unter Neumann-Bedingungen und deren Auswirkungen.

Dieser Artikel bespricht effiziente Methoden zur Schätzung von Parametern in agentenbasierten Modellen.

Die Auswirkungen von selbstwechselwirkender dunkler Materie auf die Galaxienstrukturen erkunden.

Entdecke, wie neue Methoden die Effizienz bei komplexen wissenschaftlichen Problemen verbessern.

Die Verbindung zwischen neuronalen Netzwerken und zellulären Automaten durch vielewertige Logik erkunden.

Untersuchen, wie rechnergestützte Methoden das Verständnis von nickelbasierten Superlegierungen verbessern.

Die Studie untersucht den Einfluss von AlphaFold 2 auf die Bestimmung der Proteinstruktur durch Molekulare Ersetzung.

Neues Kernnetzwerk verbessert die Simulationen von Supernova-Explosionen mit höherer Genauigkeit.

Ein neuer Ansatz mit Graph-Neuronalnetzen für effiziente Multiskalen-Materialsimulationen.

Ein neues Wandmodell verbessert die Vorhersagen für turbulente Strömungen bei geringeren Rechenkosten.

Neue Modelle verbessern Hydrogel-Simulationen für Bioprinting-Anwendungen.

Maschinelles Lernen nutzen, um Spins in magnetischen Materialien zu modellieren und vorherzusagen.

Ein Blick darauf, wie Blutflussmodelle bei der Behandlung von Herzkrankheiten helfen.

Untersuchen, wie Neuromodulation die Leistung von rekurrenten neuronalen Netzwerken verbessert.

Einblicke in das Verhalten turbulenter Fluiddynamik und ihre Auswirkungen.

Neue Datensätze und Machine-Learning-Techniken verbessern das Verständnis von Hochentropiematerialien.

Neues Modell verbessert die Gasfluss-Simulationen unter komplexen Bedingungen.

Maschinelles Lernen verbessert die Vorhersagen von Bandlücken und sorgt für bessere Einblicke in die elektronischen Eigenschaften von Materialien.

Ein neuer Ansatz verbessert die atomaren Interaktionsbeschreibungen mit geodätischer Distanz.

Neue Methoden verbessern die Effizienz bei der Simulation komplexer Materialien.

Ein neuer Ansatz verbessert die Simulation von turbulenten Strömungen mithilfe von Machine-Learning-Techniken.

Ein neues Verfahren verbessert die Vorhersagen für den Wärmeübergang in Materialien mit gemischten Modellierungstechniken.

Diese Studie konzentriert sich darauf, einen zuverlässigen Mehrheitskonsens in mikrobiellen Populationen zu erreichen.