機械学習を使って分子シミュレーションの解釈性を高める。
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新しい方法がいろんなシステムでフェルミオンのダイナミクスのシミュレーションを改善してるよ。
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中性子の挙動と核応用におけるその重要性を見てみよう。
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ヘール・ショー流れの実験で流体の特性が複雑なパターンにどんな影響を与えるかを探ってみよう。
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この記事では、JDアルゴリズムを使って量子システムの勉強を簡単にする方法について話してるよ。
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データと機械学習が、科学者たちが新しい材料を見つける方法を変えてるんだ。
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新しい手法が電子構造モデリングの効率と精度を向上させる。
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新しい方法がナノ構造の光操作を改善してエネルギー効率を向上させる。
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SrCuTeWOのユニークな非磁性特性についての考察。
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新しい方法でガス流れシミュレーションの速度と精度が向上。
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新しい技術が複雑な行列の固有値計算を効率的に改善してるよ。
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シュレディンガー方程式のシミュレーションで境界条件を適用する方法を調査中。
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この研究は、速い粒子と遅い粒子が混ざり合うときにどうやって相互作用するかを調べているよ。
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GNNを使って材料の光学特性を予測することで、デバイス設計が良くなるんだ。
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機械学習を使ってガンマ線バーストの起源を理解する新しいアプローチ。
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粒子座標を使って結晶構造を特定する簡単なアプローチ。
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この研究は流体力学における直線的および円形の泳ぎ手をモデル化してるよ。
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テンソルネットワークが量子機械学習を向上させる役割を探る。
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新しい方法が核物理学の固有値計算の効率を改善する。
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新しい方法が機械学習技術を使って空気の質の予測を向上させた。
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この記事では、プラズマ中の帯電粒子の相互作用をモデル化する方法を探ります。
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研究によると、小さな生物の意思決定が効率的な泳ぎに役立ってるんだって。
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新しい方法がフーリエニューラルオペレーターを使った電子シミュレーションの効率を向上させる。
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新しい方法がコンパクトな光制御デバイスの設計プロセスを改善する。
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ユニークな材料における電磁波の振る舞いを見てみよう。
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すすは大気中での独特な振る舞いを通じて気候に影響を与える。
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研究は、先進的なドーピング技術を通じてリチウムイオン電池のNCM材料を強化することに焦点を当てている。
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新しい方法でプラズマと中性粒子の相互作用のシミュレーション精度が向上した。
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超伝導体におけるボルテックスマターに対する無秩序の影響を探る。
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六方晶窒化ホウ素は量子技術の未来にとって重要だよ。
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コポリマー配列を通じて、AIがタンパク質構造を予測する役割を探ってるんだ。
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この研究は、三角形の形状がトカマクプラズマの乱流にどんな影響を与えるかを調べているよ。
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気体燃料を使ったグラファイト減速炉のメカニクスを探る。
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新しい方法が機械学習の原子間ポテンシャルにおける不確実性測定を向上させる。
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研究では、トカマクにおけるプラズマの挙動をモデル化するための2つのコードが評価されています。
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新しいアプローチで、テクトニック運動や地質プロセスのモデリングの精度が向上したよ。
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安定な状態間の遷移におけるエネルギーバリアを推定する新しい方法。
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アクティブソリッドは形や動きを変えて、ロボティクスや医学などのいろんな分野に影響を与えてるんだ。
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機械学習技術は、磁場からの電流密度再構成を強化するんだ。
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ELEQTRONeXはナノ材料における非平衡輸送の理解を深める。
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