Articoli più recenti per Tecniche di simulazione

REMIX migliora le simulazioni fluidi affrontando i problemi chiave delle tradizionali metodologie SPH.

La ricerca valuta l'uso di griglie tetraedriche nella modellazione del comportamento della luce in astrofisica.

La ricerca svela come i difetti degli ricci di mare influenzano il comportamento del vetro sotto stress.

I ricercatori svelano nuovi modi per studiare il processo decisionale collettivo negli sciami animali.

Un nuovo dataset offre preziose informazioni per la ricerca sulla dinamica dei fluidi nel design automobilistico.

Nuovi metodi migliorano le previsioni di sistemi quantistici complessi usando il machine learning.

I ricercatori migliorano le simulazioni di sistemi simili al cervello per risolvere problemi complessi.

Un metodo per studiare sistemi quantistici con minori richieste computazionali.

Uno studio per migliorare le strategie di controllo per sistemi con ritardi.

Analizzando le performance del VQE sul modello di Hubbard si scoprono informazioni utili sulle simulazioni quantistiche.

Esplorando come le GNN possano modellare le interazioni nei sistemi complessi.

Un nuovo modello migliora l'efficienza e la precisione nelle operazioni di laminazione dei metalli.

Uno sguardo all'uso di UMAP per studiare le strutture della materia oscura.

Un nuovo approccio semplifica i circuiti di shift nascosti per una simulazione classica più veloce.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo per simulare come le sostanze si muovono e interagiscono.

AgentSimulator migliora la simulazione concentrandosi sui comportamenti e le interazioni delle risorse.

Esaminando come il numero di Reynolds influisce sul flusso d'aria e sulle prestazioni nelle ali a bassa lunghezza.

La ricerca esplora come diversi modelli influenzano le immagini degli sciami di raggi cosmici.

Nuove intuizioni su a-SiN usando machine learning e simulazioni.

Gli scienziati studiano la materia formata nelle collisioni di ioni pesanti per svelarne i comportamenti complessi.

Nuova tecnica migliora le simulazioni delle interazioni tra particelle in sistemi complessi usando il calcolo quantistico.

Un nuovo approccio migliora la stima degli errori nell'analisi numerica complessa con gradienti generalizzati.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento delle varietà con la riduzione dell'ordine del modello per efficienza.

Un modo nuovo per capire la dinamica della carica nelle batterie e nell'elettronica.

Esaminando come le forme delle particelle influenzano la qualità e l'efficienza della stampa 3D.

Esplora i progressi nelle simulazioni di flusso dei fluidi usando il metodo SPH per il flusso in cavità.

La ricerca svela un modo migliore per capire gli effetti di malcentrazione nei gruppi di galassie.

Un nuovo approccio migliora il modo in cui i robot quadrupedi camminano su terreni variabili.

I ricercatori usano i computer quantistici per simulare sistemi quantistici complessi nella fisica delle alte energie.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza nella modellazione di sistemi complessi.

Un nuovo metodo che usa il ray tracing per l'interazione efficiente delle particelle negli spazi 3D.

Un nuovo approccio per migliorare le simulazioni del comportamento delle particelle in mezzi densi.

Indagare come la gravità modificata influisca sulle strutture cosmiche e sugli aloni di materia oscura.

Un nuovo metodo per previsioni accurate in situazioni fisiche in cambiamento usando il machine learning.

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

Capire le simulazioni è fondamentale per migliorare le macchine elettriche e i trasformatori.

drMD semplifica le simulazioni delle proteine, rendendo la ricerca più accessibile per gli scienziati.

I ricercatori usano nuovi algoritmi per migliorare le simulazioni della teoria di gauge a reticolo.

Nuove strategie di correzione migliorano i metodi numerici per modellare sistemi fisici complessi.

Combinare la decomposizione del dominio e l'inferenza degli operatori per simulazioni più veloci.