革新的な技術が分子相互作用と動態のモデル化を改善してる。
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重力モデルの制約を解決するためにニューラルネットワークを使う。
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関連するフロー情報を分離して、予測や戦略を改善する方法。
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高度な量子シミュレーションを使ったトポロジカル材料の新しい洞察。
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物理シミュレーションのためのニューラルネットワークトレーニングでのアンロールの効果を学ぼう。
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機械学習のアプローチで固体材料の挙動の予測が向上するんだ。
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新しいトレーニング方法で分子動力学シミュレーションの安定性と精度が向上した。
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機械学習は、適応ハイブリッド密度関数を使って化学特性を予測する精度を高めるよ。
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研究によると、シンプルな貯水池が混沌とした時系列予測の精度を高めるって。
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スピン波はデータ処理とストレージの効率を革命的に変えるかもしれない。
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新しいニューラルネットワークのアプローチで、速い-遅いダイナミックシステムのモデルが改善される。
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新しい方法がレーザーのマルチフィジックスシミュレーションの効率を高める。
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新しい方法が、低照度下での敏感なサンプルのイメージングを改善する。
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この記事では、流体力学における衝撃を正確に捉える新しい方法について話してるよ。
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ニューラルネットワークポテンシャルが研究者の分子シミュレーションをどう変えるかを発見しよう。
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SuperdropNetは、より良い天気予報のためにクラウド微物理モデルを強化する。
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粒子数が変動するシステムを研究する方法の概要。
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混雑した環境でポリマーが小さな隙間を通過する動きについての研究。
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PINNsが深層学習と物理を組み合わせて効率的な問題解決をする方法を学ぼう。
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新しいアプローチが準2次元粒子相互作用のシミュレーションを改善する。
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機械学習は、従来の方法よりも効率的に結晶構造を予測するのに役立つよ。
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量子センシングは、さまざまな分野で正確な測定をするために量子力学を利用してるんだ。
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この記事では、複雑な形状の流体力学と熱移動を分析するための高度な手法を紹介するよ。
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機械学習と高度なシミュレーションを通じてイオン液体の新しい洞察。
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量子周波数コンピュータが技術をどんどん速くて効率的に変えてるか見てみよう。
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新しいハイブリッドモデルが、サイクリックストレス下での材料の挙動予測を改善する。
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この研究では、量子化学における基底状態計算を向上させるためにNNBFを紹介してるよ。
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OLRGは、複雑な量子システムをよりよくシミュレーションするための新しいアプローチを提供しています。
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材料の表面エネルギーを予測するための普遍的MLIPの分析。
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新しいアプローチは、音響散乱シミュレーションに物理に基づいたニューラルネットワークを使ってるよ。
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新しいアプローチで結晶材料の力定数の推定が改善される。
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新しい方法が流体シミュレーションでの人工音波を減らす。
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新しい方法が対称性を活用して量子アルゴリズムの効率を向上させてるよ。
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新しい方法が科学の複雑な機能微分方程式の解決策を提供してるよ。
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新しいアプローチは、フォレティックコロイドの複雑な相互作用を効果的にモデル化する。
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最近のモデルは、自然や産業システムにおける流体の乱れの理解を深めている。
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量子アニーリングを使ってコンピュータシステムの効果的な負荷分散を研究したよ。
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この研究は、工学用途のために水和した材料が柔らかい基盤とどのように相互作用するかを調べている。
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高エネルギーの電子と核子の衝突によるメソン生成の調査。
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FLASHは、振動せん断流に対する材料の応答を効率的に分析するよ。
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