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Une nouvelle méthode pour des prévisions précises dans des situations physiques changeantes en utilisant l'apprentissage automatique.

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drMD simplifie les simulations de protéines, rendant la recherche plus accessible aux scientifiques.

Des chercheurs utilisent de nouveaux algorithmes pour améliorer les simulations de la théorie des champs sur réseau.

De nouvelles stratégies de correction améliorent les méthodes numériques pour modéliser des systèmes physiques complexes.

Combiner la décomposition de domaine et l'inférence d'opérateur pour des simulations plus rapides.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'étude des systèmes quantiques complexes.

Cette étude présente un modèle qui apprend des simulations à partir de vidéos.

Rationaliser les jumeaux numériques grâce à des modèles d'ordre réduit et à l'informatique haute performance.

Un aperçu des dynamiques des disques d'accrétion des trous noirs et de leurs complexités.

Approches innovantes pour simuler le comportement dépendant du temps des particules dans les systèmes quantiques.

Ce modèle améliore les études sur l'évolution de la poussière dans la formation des planètes.

La modélisation multi-fidélité optimise la précision des simulations tout en réduisant les coûts de calcul.

Examiner comment les arrangements environnementaux impactent les simulations de systèmes quantiques.

AgentTorch améliore la modélisation basée sur des agents, en simulant des comportements complexes dans de grandes populations.

Un aperçu de comment les réseaux fixes créent des connexions et leurs distributions de degrés.

Utiliser des algos quantiques pour résoudre des problèmes classiques d'état stationnaire de manière efficace.

La FEM aide à comprendre et à améliorer la performance des moteurs ultrasoniques.

Les ordinateurs quantiques améliorent notre compréhension des interactions et des dynamiques des particules.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des simulations de la lumière des supernovae.

Cet article parle de l'analyse d'incertitude en ingénierie grâce à la méthode FgPC.

Une méthode pour éviter le ramollissement des brins élastiques grâce à l'optimisation de la forme de repos.

Explore le rôle de la méthode de Boltzmann sur réseau dans l'étude des flux multiphases.

Une nouvelle approche unit la dynamique des solides et des fluides grâce à des cartes de flux de particules.

Cette étude examine comment le moment angulaire des CGM influence la formation des étoiles dans les galaxies.

Présentation de L/SES, une méthode pour analyser la turbulence de manière efficace et précise.

Explorer les méthodes de regroupement de galaxies et leur impact sur la cosmologie.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision des simulations astrophysiques.

Une nouvelle méthode améliore la manipulation de tissus par les robots pour des tâches réelles.

Étudier la coexistence des types de matière noire donne de nouvelles perspectives sur les structures cosmiques.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions pour les matériaux avec des interactions électroniques fortes.

Un nouveau cadre améliore la précision des simulations atomistiques grâce à une optimisation avancée des champs de force.

Une nouvelle méthode améliore la précision du transfert de solution dans des simulations complexes.

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Examiner comment la profondeur magique influence les simulations classiques des circuits quantiques.

La méthode ACE améliore l'efficacité de calcul dans les calculs d'états excités.

Des chercheurs ont amélioré la méthode RCMC pour des simulations de réactions chimiques plus rapides et plus fiables.

Une nouvelle méthode améliore l'évitement d'obstacles pour les robots flexibles dans des environnements complexes.

Explorer le cadre de raffinement de maillage adaptatif dans les simulations astrophysiques.