Articoli più recenti per Modellazione Computazionale

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nello studio dei cambiamenti nella microstruttura dei materiali.

Quest'articolo spiega come gli scienziati studiano gli ioni chiave nell'acqua usando metodi computazionali.

Nuovi metodi migliorano le simulazioni della materia attiva riducendo le fluttuazioni di densità.

Un approccio automatico migliora l'efficienza e l'accuratezza nella simulazione di materiali porosi.

Presentiamo un framework per studiare interazioni biologiche complesse usando la teoria del trasporto ottimale.

Uno studio rivela i fattori che influenzano le prestazioni del GCN a strato singolo su vari modelli di dati.

Esaminando come le onde spiraliformi influenzano l'attività cerebrale e le funzioni cognitive.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dei materiali poroelastici nei tessuti biologici.

Nuovi metodi migliorano la modellazione delle onde sonore solari risparmiando risorse computazionali.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della modellazione surrogata utilizzando principi fisici.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dell'acido solforico acquoso usando tecniche di machine learning.

Il nuovo Modello di Deconvoluzione Diretta Discreta migliora l'accuratezza della simulazione della turbolenza.

Un nuovo approccio trasforma il modo in cui modelliamo le interazioni tra fluidi e solidi.

Questo studio sviluppa nuovi metodi per analizzare le interazioni nei giochi di campo medio.

Migliorare le previsioni atmosferiche attraverso tecniche di modellazione innovative.

Un approccio integrato per studiare le transizioni di fase con incertezze e confini di iniezione.

La ricerca fa luce sulle proprietà dell'alluminio in condizioni estreme.

Un nuovo metodo migliora le simulazioni dei flussi a due fasi con trasferimento di massa e calore.

Esplorando l'interazione dei laplaciani frazionari sotto condizioni di Neumann e le loro implicazioni.

Questo articolo parla di metodi efficienti per stimare parametri nei modelli basati su agenti.

Esplorando gli effetti della materia oscura auto-interagente sulle strutture delle galassie.

Scopri come i nuovi metodi migliorano l'efficienza nei problemi scientifici complessi.

Esplorando il collegamento tra reti neurali e automi cellulari attraverso la logica a molti valori.

Esaminando come i metodi computazionali migliorano la comprensione delle superleghe a base di nichel.

Lo studio esplora l'impatto di AlphaFold 2 sulla determinazione della struttura proteica tramite Sostituzione Molecolare.

Una nuova rete nucleare migliora le simulazioni delle esplosioni di supernova con maggiore precisione.

Un nuovo approccio che usa reti neurali grafiche per simulazioni di materiali multiscala in modo efficiente.

Un nuovo modello di parete migliora le previsioni del flusso turbolento con costi computazionali ridotti.

Nuovi modelli migliorano le simulazioni dei idrogeli per applicazioni di biostampa.

Usare il machine learning per modellare e prevedere gli spin nei materiali magnetici.

Uno sguardo a come i modelli di flusso sanguigno aiutano nel trattamento delle malattie cardiache.

Investigando come la neuromodulazione migliora le performance delle reti neurali ricorrenti.

Approfondimenti sul comportamento della dinamica dei fluidi turbolenti e le loro implicazioni.

Nuovi set di dati e tecniche di machine learning migliorano la comprensione dei materiali ad alta entropia.

Un nuovo modello migliora le simulazioni del flusso di gas in condizioni complesse.

Il machine learning migliora le previsioni dei band gap, aumentando le intuizioni sulle proprietà elettroniche dei materiali.

Un nuovo approccio migliora i descrittori delle interazioni atomiche con la distanza geodetica.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nella simulazione di materiali complessi.

Un nuovo approccio migliora le simulazioni di flusso turbolento usando tecniche di machine learning.

Un nuovo metodo migliora le previsioni sul trasferimento di calore nei materiali usando tecniche di modellazione mista.