新しい方法は、効果的な乱流分析のために単一のスナップショットを利用しているよ。
Kai Fukami, Kunihiko Taira
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超音速流れにおける流体力学のための格子ボルツマン法を探る。
M. Atif, N. H. Maruthi, P. K. Kolluru
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新しい方法が複雑な多成分合金の研究を改善する。
Yann L. Müller, Anirudh Raju Natarajan
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この新しいシステムは、視覚データ処理の速度と効率を改善するよ。
Bo Xu, Zefeng Huang, Yuetong Fang
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新しい方法が複雑なシステムでの光の相互作用分析を改善する。
Jan David Fischbach, Fridtjof Betz, Nigar Asadova
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新しい方法はAIと量子化学を組み合わせて、複雑な方程式を効率的に解くんだ。
Jorge I. Hernandez-Martinez, Gerardo Rodriguez-Hernandez, Andres Mendez-Vazquez
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新しいフレームワークが機械学習と偏微分方程式を組み合わせて、効率的な科学的モデリングを実現してるよ。
Nacime Bouziani, David A. Ham, Ado Farsi
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新しい方法が、融合研究のための異方性プラズマにおける熱輸送シミュレーションを改善してるよ。
L. Chacon, Jason Hamilton, Natalia Krasheninnikova
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二原子分子のエネルギー準位の研究方法についての探求。
Raghav Sharma, Pragati Ashdhir, Amit Tanwar
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患者特有のモデルは、心臓の血流や治療戦略の理解を深めるよ。
Karthik Menon, Andrea Zanoni, Owais Khan
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新しい方法がアルゴンクラスターの励起状態についての明確さを提供する。
Mukul Dhiman, Benoit Gervais
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PMLが反射を最小限に抑えることで波のシミュレーション精度を向上させる方法を学ぼう。
Guillaume Bouchard, Arnaud Beck, Francesco Massimo
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nekCRFは、効率を上げて排出を減らすために燃焼シミュレーションを強化するよ。
Stefan Kerkemeier, Christos E. Frouzakis, Ananias G. Tomboulides
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新しい方法でコヒーレント回折イメージングを使って微細構造のイメージングが改善された。
Alessandro Colombo, Mario Sauppe, Andre Al Haddad
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複雑なベイズ逆問題でのサンプリングを改善するための新しい方法。
Zhihang Xu, Xiaoyu Zhu, Daoji Li
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シリコンナノワイヤーの技術への可能性と低温での挙動を探る。
Daryoush Shiri, Reza Nekovei, Amit Verma
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新しい手法でアクティブラーニングを使って材料のフェーズ研究が速くなった。
Max Zhu, Jian Yao, Marcus Mynatt
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トレーニングデータの多様性が材料の挙動予測にどう影響するかを調べてる。
Jason B. Gibson, Tesia D. Janicki, Ajinkya C. Hire
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新しいアプローチがテンソル列分解を使って光の回折シミュレーションを改善してるよ。
Evgeniy Levdik, Alexey A. Shcherbakov
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新しい技術が重力波信号の検出と分析を効率化してるよ。
Bo Liang, Hong Guo, Tianyu Zhao
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研究が急速な回転下での複雑な流体挙動を研究するための新しい方法を明らかにした。
Adrian van Kan, Keith Julien, Benjamin Miquel
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研究によれば、不純物が材料の核生成にどのように影響するかが明らかになった。
Gadha Ramesh, Mantu Santra, Rakesh S. Singh
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影響関数を使って物理問題におけるPINNのパフォーマンスを向上させる研究ハイライト。
Jonas R. Naujoks, Aleksander Krasowski, Moritz Weckbecker
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この研究は、光が二層グラフェンの熱電効率に与える影響を探ってるんだ。
Cynthia Ihuoma Osuala, Tanu Choudhary, Raju K. Biswas
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新しい技術がリセット条件を最適化することで、分子動力学シミュレーションを大幅に加速させる。
Jonathan R. Church, Ofir Blumer, Tommer D. Keidar
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量子システムの基底状態を効率的に見つける新しい方法。
Guanghui Hu, Ruo Li, Hongfei Zhan
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最新のGPU技術を使って多相流のシミュレーションを改善する。
Benjamin Wilfong, Anand Radhakrishnan, Henry A. Le Berre
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難しい条件下でのスパース線形システムのソルバーについての詳細な分析。
Marcel Ferrari
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可変順序拡散方程式とその解法についての詳細な考察。
Joaquín Quintana-Murillo, Santos Bravo Yuste
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物理モデルとディープラーニングを組み合わせて予測を改善し、不確実性を管理する。
Alex Glyn-Davies, Arnaud Vadeboncoeur, O. Deniz Akyildiz
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研究者たちがNVセンターを使って機械学習で磁気センサーを強化してるよ。
Galya Haim, Stefano Martina, John Howell
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革新的なデータ駆動技術を使ったリアルタイムの反応炉状態推定。
Stefano Riva, Carolina Introini, Antonio Cammi
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研究者たちが正確な原子レベルの材料モデリングの方法を紹介したよ。
James M. Goff, Coreen Mullen, Shizhong Yang
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この記事は、材料科学におけるLXCの重要性についてレビューしてるよ。
Visagan Ravindran, Nikitas I. Gidopoulos, Stewart J. Clark
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シミュレーションがDNAオリガミデザインとその応用をどう改善するかを学ぼう。
Sarah Haggenmueller, Michael Matthies, Matthew Sample
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ADEPT法は手術なしで心臓弁の修復を改善する。
Wensi Wu, Mitchell Daneker, Christian Herz
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最近の電荷移動研究や計算方法の進展を見てみよう。
Tian Qiu, Joseph E. Subotnik
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この記事では、磁気流体力学におけるシミュレーション向上のための新しい方法について話してるよ。
Pascal Tremblin, Rémi Bourgeois, Solène Bulteau
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複雑なシステムにおけるローカルな予測可能性を評価する新しいアプローチを探ってる。
Chenyu Dong, Davide Faranda, Adriano Gualandi
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新しいデータベースが、さまざまな用途のための磁性材料の発見を加速させる。
Suman Itani, Yibo Zhang, Jiadong Zang
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