La investigación se centra en mejorar los materiales NCM en baterías de iones de litio a través de técnicas de dopaje avanzadas.
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Nuevo método mejora la precisión en la simulación de interacciones entre plasma y partículas neutras.
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Explorando los efectos del desorden en la materia de vórtices en superconductores.
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El nitruro de boro hexagonal es vital para el futuro de las tecnologías cuánticas.
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Explorando el papel de la IA en predecir estructuras de proteínas a través de secuencias de copolímeros.
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Esta investigación examina cómo la triangularidad influye en la turbulencia en el plasma de tokamak.
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Explorando la mecánica de los reactores nucleares moderados por grafito usando combustible gaseoso.
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Un nuevo método mejora las medidas de incertidumbre en los potenciales interatómicos del aprendizaje automático.
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La investigación evalúa dos códigos para modelar el comportamiento del plasma en tokamaks.
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Un nuevo enfoque mejora la precisión en la modelación de movimientos tectónicos y procesos geológicos.
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Un nuevo método para estimar las barreras de energía en las transiciones entre estados estables.
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Los sólidos activos cambian de forma y movimiento, impactando en diversos campos como la robótica y la medicina.
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Las técnicas de aprendizaje automático mejoran la reconstrucción de densidad actual a partir de campos magnéticos.
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ELEQTRONeX mejora la comprensión del transporte fuera de equilibrio en nanomateriales.
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Los investigadores simulan estructuras moleculares diminutas que funcionan como interruptores mecánicos para aplicaciones avanzadas.
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Este método simplifica cómo los científicos calculan funciones de partición usando redes tensoriales.
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Este artículo explora cómo los dínamos helicoidales y no helicoidales generan campos magnéticos.
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Nuevos métodos mejoran la comprensión de las propiedades electrónicas en materiales.
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La investigación destaca mejoras en el argirodito de litio para baterías más seguras y eficientes.
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La investigación revela un cambio de polarización eficiente en ferroelectricos deslizantes bidimensionales.
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Una nueva herramienta simplifica la creación de superficies de energía potencial para la investigación química.
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Explorando el uso de núcleos cuánticos en la predicción de superficies de energía molecular.
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La investigación muestra cómo la tensión mecánica altera las características electrónicas del grafeno.
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El método de Tao ofrece una forma sencilla de mantener la estructura simpléctica en simulaciones.
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Combinando IA y datos experimentales para mejorar las mediciones y predicciones de turbulencia.
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Materiales metamórficos innovadores con propiedades únicas podrían transformar las aplicaciones tecnológicas.
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COLOSS simplifica la investigación sobre dispersión nuclear a través de técnicas computacionales avanzadas.
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Este artículo revisa varias técnicas para promediar orientaciones en la física molecular.
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Examinando cómo las partículas activas cambian las formas y comportamientos de las gotitas.
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Nuevos métodos mejoran el entrenamiento y el rendimiento de las Redes de Kolmogorov-Arnold informadas por la física.
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Este artículo presenta un enfoque novedoso usando redes neuronales para estudiar flujos complejos.
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Este artículo habla sobre cómo usar el aprendizaje automático para resolver problemas de física que implican ecuaciones diferenciales.
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La investigación sobre ondas de plasma de electrones ilumina la dinámica del plasma y las interacciones de ondas.
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Un nuevo método mejora la precisión de la simulación de colisiones de partículas en plasma.
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Usando aprendizaje automático para analizar espumas de giro en gravedad cuántica.
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Estudiando las interacciones cuánticas y clásicas en los procesos químicos usando la teoría NEO.
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REMIX mejora las simulaciones de fluidos al abordar problemas clave que se encuentran en los métodos SPH tradicionales.
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Un método para analizar el comportamiento de fluidos en bordes y interfaces agudas.
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Técnicas avanzadas para capturar imágenes a nivel atómico mejoran la comprensión de los materiales.
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Venecia permite simulaciones astrofísicas más precisas al adaptar diferentes procesos de manera efectiva.
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