新しい方法が、より良くて早い結果のために材料計算を効率化するよ。
Tianbo Li, Min Lin, Stephen Dale
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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。
Ieva Liepuoniute, Kirstin D. Doney, Javier Robledo-Moreno
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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。
Zheming Luo, Yang Kuang
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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。
Yang Kuang, Guanghui Hu
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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。
Simon Elias Schrader, Thomas Bondo Pedersen, Simen Kvaal
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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。
Georgios Georgalis, Alejandro Becerra, Kenneth Budzinski
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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。
Xi Deng, Zhen-hua Jiang, Omar K. Matar
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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。
Jared C. Stimac, Nir Goldman
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分子MRI法は、診断と治療評価を改善するんだ。
Alex Finkelstein, Nikita Vladimirov, Moritz Zaiss
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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。
Ivan Gilardoni, Valerio Piomponi, Thorben Fröhlking
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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。
Yifan Wen, Yanbing Zhang, Lei Wu
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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。
Mustafa Kütük, Hamdullah Yücel
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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。
Daniel Douglas, Aashwin Mishra, Daniel Ratner
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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。
C. A. Walsh, D. J. Strozzi, A. Povilus
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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。
Yilin Ye, Adrien Chaigneau, Denis S. Grebenkov
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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。
Somnath Roy, Mattia Coccolo, Miguel A. F. Sanjuán
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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。
Darya Yasinskaya, Yury Panov
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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。
Claas Abert, Florian Bruckner, Andrey Voronov
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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。
Francesco Pappone, Federico Califano, Marco Tafani
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OpenMCは核融合の原子輸送計算に効果的だって。
George J. Wilkie, Paul K. Romano, R. Michael Churchill
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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。
Shashi B. Mishra
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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。
G. Su, S. T. Millmore, X. Zhang
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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。
Rahul Chand, Ashutosh Shukla, Sneha Boby
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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。
Hui Zhang, Chengran Yang, Wai-Keong Mok
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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。
James Allen, Daniel Belkin, Bryan K. Clark
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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。
Annabelle Canestraight, Zhen Huang, Vojtech Vlcek
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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。
Mohnish Harwani, Juan C. Verduzco, Brian H. Lee
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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。
Maurice P. Schmitt, Sarah Wettermann, Kostas Ch. Daoulas
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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。
Yuqi Wang, Ralf Deiterding, Jianhan Liang
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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。
Aditya Dubey, Zeki Zeybek, Fabian Köhler
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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。
Xi-Yuan Yin, Philipp Krah, Jean-Christophe Nave
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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。
D. A. Head
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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。
S. Ahyoune, K. Altenmueller, I. Antolin
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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。
Haibo Li, Xingxing Wu, Liping Liu
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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。
Alexander Saccani, Paolo Tiso
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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。
Kevin J Napier
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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。
Nitay Derei, Shmuel Balberg, Shay I. Heizler
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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。
Arvind Mohan, Ashesh Chattopadhyay, Jonah Miller
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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。
Ganyong Mo, Krishna Kumar Narayanan, David Castells-Rufas
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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。
Yu-Xiang Peng, Biao Wang, Peng-Nan Sun
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