Fisica - Fisica computazionale

KANs collega l'AI e la scienza, semplificando problemi complessi e migliorando la ricerca.

Uno sguardo a come migliorare i calcoli delle evidenze usando metodi bayesiani.

VelocityGPT migliora i modelli sismici utilizzando il machine learning per avere intuizioni più profonde.

La ricerca unisce l'apprendimento automatico e la scienza molecolare per migliorare la comprensione delle interazioni laser.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel calcolo delle differenze di energia molecolare.

Un modello di machine learning migliora l'inferenza della struttura del fondale marino usando la dinamica delle onde.

Nuovi metodi migliorano la modellazione del comportamento degli elettroni usando tecniche di machine learning.

Uno sguardo al Mass Spectrometer AutoResonante e ai suoi vantaggi.

Questo articolo esplora come l'acqua interagisce con la magnetite a livello molecolare.

Esplorare il ruolo della bassa diffusività del momento nella stabilizzazione del plasma per i reattori a fusione.

Nuovi metodi migliorano la previsione della temperatura di fusione per lo sviluppo dei materiali.

G2C3 migliora le simulazioni della microturbulenza del plasma nei dispositivi di fusione usando reti neurali.

Tecniche innovative per simulare sistemi quantistici aperti usando l'equazione di Lindblad.

La ricerca rivela importanti informazioni sul potenziale di ionizzazione e le proprietà molecolari di RaF.

Esplorare i concetti chiave e le implicazioni dell'esperimento di Stern-Gerlach nella fisica quantistica.

Un nuovo approccio per analizzare il comportamento delle particelle nei fluidi, concentrandosi su forme non sferiche.

Un approccio basato sui dati per capire il litio che si deposita nelle batterie agli ioni di litio.

Uno sguardo sul comportamento delle particelle cariche in vari stati della materia.

I ricercatori usano il calcolo quantistico per studiare le interazioni degli elettroni nei materiali.

I ricercatori stanno migliorando l'accuratezza della modellazione molecolare con tecniche di machine learning.

NMRNet migliora l'accuratezza nella previsione dei valori chimici usando tecniche di deep learning.

Questo studio analizza i circuiti di Chua e Lorentz usando il machine learning per capire il comportamento neuronale.

SOLAX aiuta nella simulazione di sistemi quantistici complessi per i ricercatori.

Nuovo metodo migliora l'analisi di sistemi complessi tramite Reti Neurali Grafiche Simpletiche.

Un approccio innovativo per gestire le condizioni al contorno dinamiche nelle equazioni d'onda.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni delle reti neurali per risolvere equazioni fisiche complesse.

Il codice Python avanzato facilita lo studio dei PDF di trasversità nella fisica delle particelle.

Nuovi metodi uniscono modelli semplici a griglie avanzate per un'analisi del sottosuolo più efficiente.

Il machine learning sta cambiando il modo in cui studiamo la hadronizzazione nella fisica delle alte energie.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni dei fononi con i difetti reticolari nei materiali.

Questo studio si concentra su come le particelle reagiscono sulle superfici e sui fattori coinvolti.

Introducendo un metodo efficiente per studiare il comportamento degli elettroni nel plasma a bassa temperatura.

Il machine learning migliora la previsione della conducibilità termica nei materiali, risparmiando tempo e risorse.

Il nuovo modello DFXM rivela le strutture di dislocazione e il loro impatto sul comportamento dei materiali.

Un nuovo pacchetto semplifica l'analisi dei dati per i ricercatori nella spettroscopia laser.

I ricercatori usano M3GNet per fare previsioni efficienti sul comportamento dei materiali.

Un modello computerizzato migliora lo studio della schreibersite, un minerale legato alla vita primordiale.

Un metodo per studiare come gli eventi si raggruppano nel tempo.

Esplorando la fusione tra machine learning e meccanica molecolare per simulazioni migliori.

I ricercatori usano il machine learning per prevedere come si diffonde l'informazione nei sistemi quantistici.