Últimos artículos para Modelado Computacional

Este artículo explica cómo los científicos estudian los iones clave en el agua usando métodos computacionales.

Nuevos métodos mejoran las simulaciones de materia activa al reducir las fluctuaciones de densidad.

Un enfoque automatizado mejora la eficiencia y la precisión en la simulación de materiales porosos.

Presentando un marco para estudiar interacciones biológicas complejas usando la teoría del transporte óptimo.

Un estudio revela factores que afectan el rendimiento de GCN de una sola capa en varios modelos de datos.

Examinando cómo las olas en espiral influyen en la actividad cerebral y las funciones cognitivas.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de materiales poroelásticos en tejidos biológicos.

Nuevos métodos mejoran la modelación de las ondas sonoras solares mientras ahorran recursos computacionales.

Un nuevo método mejora la precisión del modelado sustituto usando principios físicos.

Nuevos métodos mejoran el análisis de ácido sulfúrico acuoso usando técnicas de aprendizaje automático.

El nuevo Modelo de Deconvolución Directa Discreta mejora la precisión de la simulación de turbulencias.

Un nuevo enfoque transforma la forma en que modelamos las interacciones entre fluidos y sólidos.

Este estudio desarrolla nuevos métodos para analizar interacciones en juegos de campo medio.

Mejorando las predicciones atmosféricas a través de técnicas de modelado innovadoras.

Un enfoque integrado para estudiar transiciones de fase con incertidumbres y límites de inyección.

La investigación arroja luz sobre las propiedades del aluminio en condiciones extremas.

Un nuevo método mejora las simulaciones de flujos bifásicos con transferencia de masa y calor.

Explorando la interacción de los laplacianos fraccionarios bajo condiciones de Neumann y sus implicaciones.

Este artículo habla sobre métodos eficientes para estimar parámetros en modelos basados en agentes.

Explorando los efectos de la materia oscura auto-interactuante en las estructuras de las galaxias.

Descubre cómo nuevos métodos mejoran la eficiencia en problemas científicos complejos.

Explorando la conexión entre redes neuronales y autómatas celulares a través de la lógica de muchos valores.

Examinando cómo los métodos computacionales mejoran la comprensión de las superaleaciones a base de níquel.

El estudio investiga el impacto de AlphaFold 2 en la determinación de la estructura de proteínas a través del Reemplazo Molecular.

Nueva red nuclear mejora las simulaciones de explosiones de supernova con mayor precisión.

Un nuevo enfoque usando redes neuronales gráficas para simulaciones de materiales multiescala eficientes.

Un nuevo modelo de pared mejora las predicciones de flujo turbulento con menores costos computacionales.

Nuevos modelos mejoran las simulaciones de hidrogeles para aplicaciones de bioprinting.

Usando aprendizaje automático para modelar y predecir giros en materiales magnéticos.

Una mirada a cómo los modelos de flujo sanguíneo ayudan en el tratamiento de enfermedades del corazón.

Investigando cómo la neuromodulación mejora el rendimiento de las redes neuronales recurrentes.

Perspectivas sobre el comportamiento de la dinámica de fluidos turbulentos y sus implicaciones.

Nuevos conjuntos de datos y técnicas de aprendizaje automático mejoran la comprensión de materiales de alta entropía.

Nuevo modelo mejora simulaciones de flujo de gas en condiciones complejas.

El aprendizaje automático mejora las predicciones de los huecos de banda, mejorando la comprensión de las propiedades electrónicas de los materiales.

Un nuevo enfoque mejora los descriptores de interacción atómica con distancia geodésica.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en la simulación de materiales complejos.

Un nuevo enfoque mejora las simulaciones de flujo turbulento usando técnicas de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora las predicciones de transferencia de calor en materiales usando técnicas de modelado mixto.

Este estudio se centra en lograr un consenso mayoritario confiable en poblaciones microbianas.