新しい方法で粒子を整列させて、分子構造の画像がもっとクリアになるよ。
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この研究は、複雑なシステムでの観測可能量を選ぶ技術について詳しく説明してるよ。
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EDDPは材料科学におけるシミュレーションや予測を強化する。
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TensorNetは効率的なテンソル表現を使って分子予測を改善するよ。
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CsPbBrの熱伝導率を探って、その材料応用への影響を考える。
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新しいニューラルネットワークモデルが、さまざまなノイズ条件下での表面成長のシミュレーションを改善したよ。
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浅水モーメント方程式の概要と流体力学におけるその重要性。
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新しいアプローチで流体力学のモデル精度がアップするよ。
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ガウス電荷分布から電場を効率的に計算する方法。
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研究者たちはルテチウム水素化物を研究していて、最近の主張にもかかわらず従来の超伝導性はないことを明らかにした。
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運動方程式を簡略化する方法とシミュレーションの安定性を確保する方法を見てみよう。
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研究が磁場を使ってラジカル対反応を強化し、結果を改善する。
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この研究は、バリウムとルビジウム原子を含む環境支援型電子捕獲現象を調査してるよ。
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水が生物系においてカチオンへの電子付着をどのように助けるかを探る。
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IMSRG-Netは、複雑な核物理計算を簡素化するために機械学習を使ってるんだ。
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強化サンプリングと機械学習が分子動力学シミュレーションをどう改善するか探ってる。
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深層学習と物理学を組み合わせた先進的な技術で、画像処理がもっと速くなるよ。
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機械学習と隠れ変数を使った流体モデルの新しいアプローチ。
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研究は、人工粘度を使ってマイクロ流体シミュレーションにおける偽電流に対処しています。
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新しい方法が中性子輸送シミュレーションの精度と効率を向上させる。
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分子機械回路におけるパイプラインの利点と課題を探る。
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プロテイノイドミクラスフィアは、コンピュータや医学にユニークな特性を提供する。
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WFLパッケージは、原子間シミュレーションと機械学習によるポテンシャルを効率化するよ。
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強力なレーザーが粒子の振る舞いや基本的な力にどんな影響を与えるかの研究。
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EquiformerV2は原子システムの予測において精度とスピードを向上させるよ。
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HamLibは量子コンピュータ研究のための多様なハミルトニアンライブラリを提供してるよ。
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渦STOに関する研究は、カオスダイナミクスを使った高度なコンピューティングに期待が持てるね。
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新しい磁気リザーバーコンピューティング方法は、エネルギー効率の良いデータ処理のために電圧を利用してるよ。
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新しい機械学習アプローチが金属ナノクラスター構造の分析を強化したよ。
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この記事は、電子的分極が貴ガスのコアレベル分光にどのように影響するかについて話してるよ。
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Mol-GDLは共有結合と非共有結合の相互作用を統合することで分子予測を強化する。
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核融合のための高度な計算手法を使ってプラズマ予測を改善する。
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クープマンオペレーターが複雑なシステムの分析をどう向上させるか学ぼう。
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新しいアプローチで、グラフニューラルネットワークを使って弾性特性を効率的に予測するんだ。
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新しい方法で、流体シミュレーションが時間とリソースを減らして改善される。
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新しい方法が、機械学習を使って流体力学シミュレーションのためのGPUセットアップを強化する。
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研究が、電場がらせん構造内の粒子の挙動にどのように影響するかを明らかにした。
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キセノンのEDMを研究することで、物質と反物質の非対称性についてのヒントが得られるかも。
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科学者たちは光が物質の特性や電子の動きにどんな影響を与えるかを研究している。
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この記事では、MMSTハミルトニアンを使った量子-古典動力学のシミュレーションのための3つのアルゴリズムを検討するよ。
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