Últimos artículos para Modelado Computacional

El software MICROSIM simplifica las simulaciones de ciencia de materiales para investigadores e ingenieros.

Descubre cómo LaSDI transforma simulaciones complejas en modelos eficientes.

La investigación revela cómo los polímeros responden a los campos eléctricos, lo que afecta el desarrollo tecnológico.

Una mirada a los efectos cuánticos en las propiedades de los materiales en la ingeniería.

Examinando la dinámica de filamentos para obtener información sobre procesos biológicos y aplicaciones en ingeniería.

La investigación revela nuevas configuraciones dentro de las magnetosferas de los púlsares y su conexión con los estallidos de radio rápidos.

Explorando el papel de los modelos de solventes suaves en la investigación científica.

Explorando la interacción entre coloides y cristales líquidos para nuevas posibilidades de materiales.

Nuevas mejoras en BIT1 mejoran el rendimiento de la simulación de plasma usando técnicas de computación avanzadas.

Investigadores desarrollan modelos eficientes para estudiar membranas lipídicas y dinámicas celulares.

Los investigadores evalúan la estabilidad de las formas de aspirina utilizando modelado por computadora y aprendizaje automático.

Una visión general de los hesterones, sus interacciones y las implicaciones para la ciencia de materiales.

Nuevo método mejora la modelación del movimiento de fluidos en entornos subterráneos complejos.

Un nuevo precondicionador mejora las simulaciones de fluidos en materiales porosos para varias industrias.

Este estudio explora el uso de métodos de IA para predecir cómo se agrietan los materiales con el tiempo.

Nuevos métodos mejoran las predicciones para materiales compuestos en varias industrias.

Una visión general de los esquemas de volumen finito y sus aplicaciones en análisis numérico.

Este documento presenta L-HiTS, un método para simular sistemas complejos usando aprendizaje profundo.

Este estudio analiza cómo se mueven las partículas pequeñas en fluidos elásticos bajo fuerza.

La investigación mejora la eficiencia de conversión de CO2 usando técnicas de fermentación microbiana.

Combinando la IA con simulaciones para mejorar la investigación en energía de fusión.

SMART ayuda a los científicos a simular y entender los procesos de señalización celular.

Nuevos métodos en VEM mejoran las soluciones para problemas matemáticos con límites irregulares.

Un enfoque novedoso para simular cómo los sólidos interactúan con los fluidos durante el contacto.

Los investigadores están avanzando en métodos para controlar skyrmiones ferromagnéticos para la tecnología del futuro.

Investigando comportamientos de movimiento inusuales en materiales bajo estrés.

Los científicos investigan cómo los electrones y los fonones influyen en las propiedades y aplicaciones de los materiales.

Explorando nuevos métodos para simulaciones de interacción fluido-estructura más efectivas.

La investigación revela la importancia de las fusiones de estrellas de neutrones y el papel de las simulaciones.

Un nuevo modelo predice un comportamiento turbulento, ayudando en los futuros diseños de reactores de fusión.

Los investigadores están mejorando el flujo de iones en cerámicas para tener mejores tecnologías de energía.

Un estudio de los algoritmos MCPA y Wang-Landau en la modelación de sistemas físicos.

Este estudio se centra en el monitoreo estructural en dispositivos de fusión bajo diversas fuerzas.

Los investigadores usan el Operador Neuronal de Fourier Tensorizado para mejorar las simulaciones del campo magnético solar.

Un programa de computadora que simula el movimiento de fluidos en materiales porosos para varios campos de investigación.

SPOD mejora la eficiencia del modelado al capturar con precisión el comportamiento del sistema a lo largo del tiempo y el espacio.

Un nuevo método mejora la precisión en el cálculo de las entalpías de sublimación para cristales moleculares.

Una mirada a los métodos de Diferencias Finitas en Bloque para resolver ecuaciones de calor.

Una nueva medida de disimilitud mejora el aprendizaje por transferencia en distribuciones de datos variadas.

Un nuevo método basado en FFT mejora el estudio de materiales con microestructuras complejas.