Neuste Artikel für Rechnergestützte Modellierung

Neue Methoden verbessern die Simulation des Wärmeverkehrs in anisotropen Plasmen für die Fusionsforschung.

Forscher erstellen einfachere Modelle, um komplexe Fluidverhalten effizient vorherzusagen.

Untersuchen, wie Interferenz die Produktion von Higgs-Boson-Paaren beeinflusst.

Lern, wie der Connectome-Manipulator hilft, neuronale Verbindungen und Gehirnfunktionen zu untersuchen.

Ein Blick auf neue Modelle, die Vorhersagen zur Partikelwechselwirkung verbessern.

Neue Techniken verbessern das Verständnis von Deformationslokalisation in Materialien unter Stress.

Ein Blick auf das Studium von Frei-Discontinuitätsproblemen in der Materialwissenschaft.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Zeitreihenvorhersagen in verschiedenen Bereichen.

Forschung zielt darauf ab, Modelle des retinalen Verhaltens im Sehen zu verbessern.

Netflux vereinfacht biologisches Modellieren für Forscher und Studenten.

Rationale neuronale Netze verbessern die Genauigkeit und Effizienz von Fluiddynamiksimulationen.

Ein neues Verfahren für Biots Konsolidierungsmodell mithilfe von Lattice-Boltzmann-Techniken.

Die Erforschung von Flüssig-Flüssig-Phasenübergängen in Proteinen und deren Auswirkungen.

Neue Ansätze verbessern die Modellierung physikalischer Verhaltensweisen in unterschiedlichen Geometrien.

Forschung zeigt, wie warmes, dichtes Wasserstoff unter extremen Bedingungen Elektrizität leitet.

Dieser Artikel behandelt eine neue Methode für bessere Simulationen in der Magnetohydrodynamik.

Ein Blick darauf, wie mathematische Methoden helfen, das Verhalten von Materialien unter Stress vorherzusagen.

Lern, wie kombinierte Voronoi-Delaunay-Gitter die Lösungen von Randwertproblemen in komplexen Bereichen verbessern.

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.