GEMを紹介するよ。グラフニューラルネットワークを使って、マクスウェルの方程式を早くて正確に解くソリューションなんだ。
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高度な分析技術を使ったTbCo薄膜の構造に関する研究。
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新しい方法が低圧環境でのガス混合物のシミュレーションを改善してる。
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光子メタ構造は、通信やセンシングのための高度な技術のために光を操るんだ。
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GROMACSがAMDのGPUでの分子動力学シミュレーションのパフォーマンス向上のためにSYCLを統合したよ。
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XtalOptの最新機能をチェックして、高度な材料予測をしよう。
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PANBBをチェックしてみて！材料科学の効率的な結晶構造緩和のための新しい方法だよ。
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太陽粒子イベントは、飛行機の安全性や放射線レベルに影響を与えることがある。
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TRACEは天体の動きをシミュレーションする際の精度と速度を向上させる。
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エネルギーがシアン化カリウム分子の動きにどう影響するかを探る。
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新しい方法が機械学習と人間の専門知識を使って、積分可能なシステムを見つけるのを助けてるよ。
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さまざまな条件下での固体窒素の相と挙動を探ってみて。
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量子コンピュータは複雑な化学システムをシミュレーションするのに役立って、より良い予測ができるようになるんだ。
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この記事では、物理学におけるシュレーディンガー-ポアソン方程式を解くための2つの方法を検討します。
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この記事では、温度と粘度がポリマーの挙動に与える影響を調べているよ。
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マーシャク波の探求と、それが物質中のエネルギー移動に与える影響。
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機械学習が粒子物理学のデータ分析をどう改善するか探ってる。
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量子力学と粒子の動きを扱う数値解析についての考察。
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研究が外部の力によって駆動される量子システムに関する新しい洞察を明らかにした。
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新しい方法で、非平衡系の量子粒子の研究が進んでるよ。
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レスポンスマッチングが材料や分子生成をどう変えるかを発見しよう。
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研究は中性子星の合体の重要性とシミュレーションの役割を明らかにしている。
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新しいモデルが乱流の挙動を予測して、将来の核融合炉設計を助けてる。
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結合クラスター理論の重要性と課題についての考察。
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FB-LTSを紹介するよ。これは浅い水のシミュレーションの効率を改善する手法だ。
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科学文献から材料特性を収集するために作られたツール。
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研究がセシウム鉛ブロミドの欠陥が太陽電池の効率に与える影響を明らかにしている。
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DNNと構造ガラスの類似点を調査中。
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マテリアルポイント法の概要と、材料研究におけるその応用について。
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研究者たちは量子科学のためにイオン結晶の挙動を調べるためにシミュレーションを使ってる。
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テンソルネットワークが確率的推論の効率を高める役割を探る。
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LENNsは、複雑な物理システムを効率的にモデル化する新しいアプローチを提供する。
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研究者たちは神経ネットワークを簡素化して、記憶や意思決定に関する重要な洞察を明らかにしている。
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神経波関数とファファンたちは量子化学の予測を大幅に向上させるよ。
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新しい方法が、偏微分方程式を解くニューラルネットワークのトレーニングを向上させる。
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速度測定を改善すると、さまざまな科学分野での粒子挙動シミュレーションが向上するよ。
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シュレディンガー方程式を数値的に解く際に、透過境界条件を適用する方法を学ぼう。
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この研究は宇宙環境における乱流について新しい洞察を明らかにしている。
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研究者たちが新しい数値積分法でプラズマシミュレーションを改善した。
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新しいAIベースの手法がフルウェーブフォーム反転の効率を向上させる。
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