Neuste Artikel für Rechnergestützte Modellierung

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen von Materialeigenschaften mithilfe fortschrittlicher Techniken.

Forscher verbessern supraleitende Quantenkreise für fortschrittliche Technologieanwendungen.

SEE-ME verbessert die Posenabschätzung, indem es menschliche Interaktionen in virtuellen Räumen berücksichtigt.

Annealing Flow bietet verbesserte Sampling-Techniken für komplexe Verteilungen in verschiedenen Bereichen.

Neue Werkzeuge helfen, mit plötzlichen Änderungen in Flüssigkeitssimulationen besser umzugehen.

Forschung zeigt, wie das Gehirn motorische Fähigkeiten durch neuronale Dynamik anpasst.

incompressibleFoam bietet innovative Lösungen zur genauen Simulation von Flüssigkeitsströmen.

Ein neues Modell sagt Materialversagen genau voraus, indem es riesige Datenmengen und fortschrittliche Techniken nutzt.

Ein frischer Ansatz für das Studium von Neutrinos und deren Wechselwirkungen mit Kernen.

Hypergraphen nutzen, um Vorhersagen über Materialverhalten zu verbessern.

Eine Studie zeigt, wie Kollisionen die Teilchenkonfination in magnetischen Spiegeln beeinflussen.

ALKPU verbessert molekulare Dynamik-Simulationen, indem es Datenpunkte effizient für das Training von Modellen auswählt.

Entdecke, wie gegnerische Autoencoder Machine-Learning-Modelle mit begrenzten Daten verbessern.

Entdecke, wie Lipidmembranen die Zellfunktionen schützen und regulieren.

Die Kombination von Machine Learning und Fluiddynamik verbessert die Genauigkeit und Effizienz in Simulationen.

Erforsche das faszinierende Verhalten von Flüssigkeiten zwischen rotierenden Oberflächen.

Entdecke, wie universelle MLIPs die Vorhersagen von Materialeigenschaften verbessern.

Eine frische Aktivierungsfunktion verbessert neuronale Netze zur Lösung komplexer physikalischer Probleme.