材料の電子構造をシミュレーションで調べるためのソフトウェアパッケージ。
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特定の材料におけるフラットバンドと磁気特性の関係を調べる。
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物理情報ニューラルネットワークのトレーニングを強化するための重要な実践を学ぼう。
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PIBIネットは境界データを使ってPDEの解法を簡素化し、効率と精度を向上させる。
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新しいアプローチで、機械学習と専門知識を使ってガラスの特性予測が改善された。
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新しい方法で活性物質の粒子の挙動の研究が改善された。
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物理的対称性を尊重した効率的な分子モデリングの新しい方法。
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量子状態トモグラフィーと機械学習を組み合わせることで、精度と効率が向上するよ。
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新しい方法がデータの不確実性の中でモデル選択の精度を向上させる。
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研究がナノディスクの構造と安定性、特にapoE3との関係について明らかにしている。
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機械学習モデルは、効率よく分子の特性予測を改善する。
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逃げ出した電子がトカマクの安定性や核融合研究にどんな影響を与えるかを探る。
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MolSieveは研究者が複雑な分子動力学シミュレーションを効率的に分析するのを助けるよ。
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この仕事では、開いた量子システムをシミュレーションするための数値的手法とその効果について話してるよ。
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新しいライブラリが、テンソルネットワークを使って二次元量子システムをシミュレートするのを手助けする。
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新しいモデルが材料の磁気ヒステリシスの予測を強化する。
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原子間の相互作用の研究を簡単にする新しいモデル。
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新しい技術がレーザーウェイクフィールド法を使った高エネルギー粒子加速を約束してるよ。
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AtmoRepはAIと過去のデータを使って天気予報を強化するよ。
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研究がレーザーが原子レベルでの材料の挙動にどのように影響を与えるかを明らかにしている。
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量子アルゴリズムとデータ予測への影響を探る。
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Mini-EUSOが流星活動や宇宙ごみの観測をどう改善するかを学ぼう。
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熱力学マップは、複雑なシステムの相転移を理解するのに役立つ。
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密ガスの流れの概要と、それがさまざまな分野での重要性。
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新しいプロジェクターは、低周波数での電磁散乱のモデリング精度を向上させるよ。
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MuSTは、固体材料の電子構造計算を強化するためにGPU技術を活用してるよ。
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研究者たちは、宇宙線粒子の挙動を効果的に分析するためにニューラルネットワークを使っている。
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量子システムにおける正確な励起状態計算のための新しい方法を探ってる。
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量子多体物理のための格子対称性パッケージを見てみよう。
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Meldはニュートリノ実験のデータ処理を簡単にして、研究者の効率をアップさせるよ。
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多層構造の光学特性を計算するための使いやすいソフトウェア。
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新しい方法が複雑なシステムにおける分子遷移の研究を改善してる。
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新しい方法が使用済み核燃料管理の予測を改善する。
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研究者たちは、電子ビームが球状ナノ粒子とどのように相互作用するかを光学用途のために研究してるよ。
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新しいデカルト格子ベースのアプローチで、ヘレ・ショー流とステファン問題を解決する。
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新しい方法が不規則な境界や界面の熱方程式の解を改善する。
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新しい方法が、ストレス下での材料の強度予測を改善する。
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テンソルネットワークとランダムテンソルが量子物理学で重要な理由を探ってみよう。
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新しい技術が流体解析におけるオイラーSPHの性能を高める。
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高次カーネルが流体や固体シミュレーションに与える影響を探る。
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この素材は、テクノロジーを変えるかもしれないユニークな特性を持ってるよ。
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