Fisica - Fisica computazionale

Migliorare le simulazioni dei flussi di fluidi multipli usando la tecnologia moderna delle GPU.

Un'analisi dettagliata dei risolutori per sistemi lineari sparsi con condizioni difficili.

Un'immersione profonda nelle equazioni di diffusione a ordine variabile e nei loro metodi di soluzione.

Combinare modelli fisici e deep learning per migliorare le previsioni e gestire l'incertezza.

I ricercatori migliorano il rilevamento magnetico usando l'apprendimento automatico con i centri NV.

Stima dello stato del reattore in tempo reale attraverso tecniche innovative basate sui dati.

I ricercatori presentano un metodo per la modellazione dei materiali a livello atomico con precisione.

Questo articolo esamina l'importanza del potenziale LXC nella scienza dei materiali.

Scopri come le simulazioni migliorano i design dell'origami DNA e le loro applicazioni.

Il metodo ADEPT migliora la riparazione delle valvole cardiache senza chirurgia.

Uno sguardo ai recenti progressi nella ricerca sul trasferimento di carica e nei metodi computazionali.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per migliorare le simulazioni nella magnetoidrodinamica.

Esplorando un nuovo modo per valutare la prevedibilità locale nei sistemi complessi.

Un nuovo database accelera la scoperta di materiali magnetici per vari utilizzi.

Un nuovo metodo migliora la rappresentazione delle strutture chimiche per un'analisi e un'efficienza maggiori.

Un nuovo metodo semplifica la selezione delle caratteristiche nelle simulazioni molecolari usando reti neurali grafiche.

Uno sguardo ai nuovi metodi per semplificare le simulazioni di sistemi complessi.

Gli algoritmi svelano intuizioni sul comportamento dei vetri e dei materiali complessi.

Questo articolo esamina l'impatto dei generatori di numeri casuali sulle simulazioni di Monte Carlo.

La ricerca evidenzia le proprietà regolabili di MAPb(I Br) per le applicazioni nel settore dell'energia solare.

Esplorando i metodi e le sfide dell'elettrodeposizione a livello nanometrico.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nella simulazione di interazioni complesse tra particelle.

Il machine learning trasforma la micromagnetica con soluzioni innovative per le simulazioni magnetiche.

Uno sguardo alle proprietà uniche dell'elio superfluido e le sue implicazioni.

Nuovo strumento simula gas ionizzati dinamici attorno alle stelle, migliorando la ricerca in astrofisica.

I metodi di campionamento a frequenza adattiva migliorano l'efficienza e l'accuratezza delle simulazioni delle antenne.

Esplorando i progressi dell'IA nelle previsioni del tempo in mezzo ai cambiamenti climatici.

Le impurità pesanti influenzano il comportamento e le prestazioni del plasma nei reattori a fusione tokamak.

Uno sguardo all'uso dei nodi per studiare i campi magnetici nei plasmi.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza delle simulazioni di particelle cariche.

cMBDF offre una modellazione efficiente e precisa per le proprietà chimiche con minori esigenze di dati.

Gli scienziati migliorano la ricerca sulla fusione nucleare grazie a framework di calcolo adattabili.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza riducendo il tempo di calcolo nell'analisi delle fratture da fatica.

I ricercatori presentano cinque nuovi metodi per un campionamento Monte Carlo più efficace.

Scopri come le valutazioni influenzano le nostre scelte in vari ambiti.

Uno sguardo su come si formano le comunità in vari network e le sue implicazioni.

Un nuovo algoritmo accelera i calcoli della funzione di Voigt per gli scienziati.

Ottimizzare il movimento dei fluidi nei sistemi biologici attraverso il posizionamento adattabile dei nodi.

Le particelle attive possono trasformare i liquidi densi in liquidi che scorrono grazie al movimento.

Gli scienziati studiano come piccole particelle si muovono attraverso paesaggi energetici complessi.