量子コンピューティング技術を通じて、メチレンの一重項状態と三重項状態に関する新しい知見。
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移動メッシュ技術が電子の挙動研究をどう簡単にするか学ぼう。
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科学者たちは、量子の課題を効率的に解決するために固有対分割を使ってるんだ。
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量子力学におけるガウス波束の振る舞いを見てみよう。
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ハイブリッドロケットの燃焼挙動モデル化に関する研究で、安全性向上を目指してる。
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新しいツールが流体シミュレーションの急な変化への対応を改善してるよ。
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研究が水素との化学反応におけるセリアの役割について新しい知見を明らかにした。
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分子MRI法は、診断と治療評価を改善するんだ。
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MDRefineは科学研究のための分子動力学シミュレーションの精度を向上させるよ。
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プラズマエッジフローが核融合技術で果たす役割とその影響を知ろう。
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科学者たちは、物理に基づいたニューラルネットワークを使って相変化方程式の解を改善している。
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不確実性がニュートリノ物理学の機械学習にどう影響するかを探る。
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この記事では、磁場が地球での核融合エネルギー実現にどう役立つかについて話してるよ。
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新しい方法が、科学者たちが境界近くの粒子の振る舞いを研究するのを簡単にしている。
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タイミングがオート共鳴とシステムの安定性にどう影響するかを見てみよう。
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スピンチェーンを覗いてみて、不純物がどんなふうにユニークな遷移を作るのか。
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新しいプログラムが、科学者たちがシミュレーションを使って磁石を研究して改善するのを手伝ってるよ。
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スペクトルデータを使って鉱物の起源を追跡するのに機械学習がどう役立つか探ってみて。
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OpenMCは核融合の原子輸送計算に効果的だって。
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逆ファラデー効果を通じて、光が金属の磁気にどんな影響を与えるかを発見しよう。
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部分的にイオン化されたプラズマをシミュレーションする新しいモデルが、精度と効率を向上させた。
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コロイドで温度が粒子の動きにどう影響するかを見てみよう。
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量子回路の進展とそれらのコンピューティングへの応用を探ってみて。
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ランダム量子回路と、その量子コンピュータにおける役割についての考察。
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多体システムの相互作用を科学者たちがどうやって簡略化しているかを見てみよう。
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科学者たちは、データとシミュレーションを使って材料発見をスピードアップしてるよ。
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ポリマー鎖がどうやって絡み合って結び目を作るのかを見てみよう。
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研究者たちは流体力学における衝撃界面の課題に新しい方法で取り組んでいる。
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これらのモデルは、材料とその磁気特性を研究するのに重要だよ。
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MHDで流体と磁場がどうやって相互作用するか探ってみよう。
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科学者たちは、マシンラーニングを使って粒子ネットワークの挙動や特性を研究している。
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BabyIAXOは、捉えにくいアクシオンを探し出して宇宙の謎を解明しようとしてるんだ。
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ALKPUは、モデルトレーニングのためにデータポイントを効率よく選ぶことで、分子動力学シミュレーションを改善します。
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新しい方法が航空宇宙構造の分析を改善して、パフォーマンスを向上させる。
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研究者たちは、ケプラーの方程式のより早い解決策のために機械学習を使っている。
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複雑な条件下でのマルシャック波の挙動を探る。
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機械学習と偏微分方程式の組み合わせを探求中。
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ニューラルネットワークが静電容量式タッチセンサーの性能をどう向上させるかを発見しよう。
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高次不連続ガレルキン法が流体力学シミュレーションをどう改善するかを発見しよう。
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水の中にある生命を支える複雑な構造を発見しよう。
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