Neuste Artikel für Rechnergestützte Modellierung

Ein neuer Ansatz nutzt maschinelles Lernen, um Eigenschaften von komplexen Legierungen vorherzusagen.

Studie untersucht die Wechselwirkungen zwischen biologisch abbaubaren und dauerhaften Implantaten für bessere Knochenheilung.

Die Updates von DeepChem erleichtern es Wissenschaftlern, neue Moleküle zu erstellen.

Verbesserung der Datenverarbeitungsgeschwindigkeit bei hochleistungsfähigen Partikel-in-Zelle-Simulationen.

Diese Studie zeigt, wie chemische Reaktionen das Phasentrennungsverhalten beeinflussen.

In diesem Artikel wird ein Modell für Phasenübergänge in Materialien wie Stahl und Eis untersucht.

Die kontinuierliche Datenassimilation verbessert die Vorhersagegenauigkeit in verschiedenen Bereichen.

Studieren, wie sich bewegende Zylinder Schallwellen in Flüssigkeiten erzeugen für praktische Anwendungen.

Forschung mit Quantum ESPRESSO zeigt das Verhalten von Materialien auf molekularer Ebene.

Ein neues Framework verbessert grobkörnige Molekülsimulationen für Forscher.

Untersuchung kollektiver Neutrino-Oscillationen und Missverständnisse, die ihre Simulationen beeinflussen.

Neueste Verbesserungen bei FIAT steigern die Effizienz und Genauigkeit in Simulationen.

Verfeinerung von Netztechniken zur Verbesserung der Simulation von Ereignissen der magnetischen Rekonnektion.

Eine neue Methode verbessert die Simulation des Flüssigkeitsflusses in porösen Materialien effizient.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Simulation von Flüssigkeitsströmen durch komplexe Materialien.

Forschung über Licht und molekulare Wechselwirkungen führt zu verbesserten Simulationsmethoden.

Erforsche, wie COCOMO2 hilft, das Verhalten von Biomolekülen zu studieren.

Studie zeigt, wie magnetische Felder die Korngrenzen in elektronischen Materialien steuern.

Kombinieren von Physik und Deep Learning, um die Modellierung des Materialverhaltens zu verbessern.

Ein neuer Ansatz zur Analyse des Partikelverhaltens in Flüssigkeiten, der sich auf nicht-sphärische Formen konzentriert.

Maschinelles Lernen verändert, wie wir Hadronisierung in der Hochenergiephysik studieren.

Erforschen von Konkurrenzinteraktionen und Phasen in thermodynamischen Systemen.

Forschung über klassische Spinflüssigkeiten und ihr Verhalten im vierfarbigen Kitaev-Modell.

Entdecke, wie FastVPINNs die Modellierung von Strömungsdynamik mit neuronalen Netzwerken verbessern.

Erforschung der Lattice-Boltzmann-Methode für Fluiddynamik in transonischen Strömungen.

Neue Machine-Learning-Techniken verbessern die Vorhersagen in der Polykrystallplastizität.

Neue Modellierungstechniken verbessern das Verständnis der DNA-Struktur und ihrer Funktionen.

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.