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Un nuevo método para hacer predicciones precisas en situaciones físicas que cambian usando aprendizaje automático.

Los investigadores aprovechan la computación cuántica para estudiar las interacciones de los electrones en los materiales.

Entender las simulaciones es clave para mejorar las máquinas eléctricas y los transformadores.

drMD simplifica las simulaciones de proteínas, haciendo la investigación más accesible para los científicos.

Los investigadores utilizan nuevos algoritmos para mejorar las simulaciones de la teoría de gauge en retículas.

Nuevas estrategias de corrección mejoran los métodos numéricos para modelar sistemas físicos complejos.

Combinando descomposición de dominios e inferencia de operadores para simulaciones más rápidas.

Un nuevo método mejora la eficiencia al estudiar sistemas cuánticos complejos.

Este estudio presenta un modelo que aprende simulaciones a partir de video.

Optimización de gemelos digitales a través de modelos de orden reducido y computación de alto rendimiento.

Una mirada a la dinámica de los discos de acreción de agujeros negros y sus complejidades.

Enfoques innovadores para simular el comportamiento dependiente del tiempo de partículas en sistemas cuánticos.

Este modelo mejora los estudios de evolución del polvo en la formación de planetas.

El modelado multifidelidad optimiza la precisión de la simulación mientras reduce los gastos computacionales.

Examinando cómo los arreglos ambientales afectan las simulaciones de sistemas cuánticos.

AgentTorch mejora la modelización basada en agentes, simulando comportamientos complejos en grandes poblaciones.

Una mirada a cómo las redes fijas forman conexiones y sus distribuciones de grado.

Usando algoritmos cuánticos para resolver problemas clásicos de estado estacionario de manera eficiente.

FEM ayuda a entender y mejorar el rendimiento de los motores ultrasónicos.

Las computadoras cuánticas mejoran nuestra comprensión de las interacciones y dinámicas de las partículas.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las simulaciones de luz de supernovas.

Este artículo habla sobre el análisis de incertidumbre en ingeniería a través del método FgPC.

Un método para prevenir el sagging en hilos elásticos a través de la optimización de la forma de reposo.

Explora el papel del Método de Lattice Boltzmann en el estudio de flujos multifásicos.

Un enfoque novedoso une la dinámica de sólidos y fluidos a través de mapas de flujo de partículas.

Este estudio examina cómo el momento angular del CGM influye en la formación de estrellas en las galaxias.

Presentamos L/SES, un método para analizar la turbulencia de manera eficiente y precisa.

Explorando métodos de agrupamiento de galaxias y su impacto en la cosmología.

Nuevo método mejora la eficiencia y precisión en simulaciones astrofísicas.

Un nuevo método mejora la manipulación de telas por robots para tareas del mundo real.

Investigar la coexistencia de tipos de materia oscura ofrece nuevas perspectivas sobre las estructuras cósmicas.

Nuevos métodos mejoran las predicciones para materiales con interacciones electrónicas fuertes.

Un nuevo marco mejora la precisión en simulaciones atomísticas a través de una optimización avanzada de campos de fuerza.

Un nuevo método mejora la precisión de transferencia de soluciones en simulaciones complejas.

Este estudio investiga las incertidumbres en las simulaciones de chubascos de partones y sus efectos en el comportamiento de jets.

Examinando cómo la profundidad mágica afecta las simulaciones clásicas de circuitos cuánticos.

El método ACE mejora la eficiencia computacional en cálculos de estados excitados.

Los investigadores mejoran el método RCMC para simulaciones de reacciones químicas más rápidas y confiables.

Un nuevo método mejora la evasión de obstáculos para robots flexibles en entornos complejos.

Explorando el marco de refinamiento de malla adaptativa en simulaciones astrofísicas.