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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水の中にある生命を支える複雑な構造を発見しよう。
Fujie Tang, Diana Y. Qiu, Xifan Wu
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クリスタルが圧力に耐えて壊れずにいる仕組みを学ぼう。
Marcin Maździarz
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MOLPIPxは、科学者が高度な技術を使って分子の動きを正確にモデル化するのを手助けする。
Manuel S. Drehwald, Asma Jamali, Rodrigo A. Vargas-Hernández
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新しい方法で機械学習技術を使って乱流予測が向上したよ。
Jonas Luther, Patrick Jenny
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水素が材料の中でどう動くかは、いろんな科学の分野に影響するよ。
Vladimir Kulagin, Rémi Delaporte-Mathurin, Etienne A. Hodille
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新しい方法で、核融合炉設計における中性子の挙動予測が改善された。
Timo Jos Bogaarts, Felix Warmer
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新しいプロトコルが二次元電子スペクトルシミュレーションの効率を向上させる。
José D. Guimarães, James Lim, Mikhail I. Vasilevskiy
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新しいモデルが金属3Dプリンティングの溶融プールの挙動予測を改善した。
Manav Manav, Nathanael Perraudin, Yunong Lin
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QM/MMは量子力学と分子力学を組み合わせて、より良い科学的洞察を得るためのものだよ。
Xin Chen, Jessica Martinez, Xuecheng Shao
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科学者たちは、原子が状態を変える方法、例えば液体から氷になるときにアルゴリズムを使って研究してるよ。
Lars Dammann, Richard Kohns, Patrick Huber
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材料の機械的特性を予測するために、より良い精度を得るための技術を組み合わせる。
Leon Riccius, Iuri B. C. M. Rocha, Joris Bierkens
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水滴が蒸発する様子とその日常生活での重要性を見てみよう。
Faraz Salimnezhad, Hasret Turkeri, Iskender Gokalp
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TorchOpticsは、研究者向けに光学システムでの光の挙動をシンプルにシミュレーションできるようにしてるよ。
Matthew J. Filipovich, A. I. Lvovsky
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適応遺伝アルゴリズムが原子粒子を効果的に配置するのにどう役立つか学ぼう。
Brandon Willnecker, Mervlyn Moodley
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研究者たちが革新的な機械学習技術を使って熱伝導率の予測を改善した。
L. Klochko, M. d'Aquin, A. Togo
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QLBMsで量子コンピューティングと流体力学の融合を発見しよう。
Călin Andrei Georgescu, Merel Annelise Schalkers, Matthias Möller
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科学者たちは、先進的なアルゴリズムや革新的な方法を使って、マグノニックデバイスのデザインを改善している。
Andrey A. Voronov, Marcos Cuervo Santos, Florian Bruckner
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この記事では、量子コンピューティングにおける関係を測る方法を探ってるよ。
Lila Cadi Tazi, David Muñoz Ramo, Alex J. W. Thom
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見えない力がどんなふうに異なる形状に影響を与えるかを発見しよう。
Aleksandar Borković, Michael H. Gferer, Roger A. Sauer
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革新的なオンラインリソースを通じて、科学者のソフトウェア学習方法を変えていく。
Gareth A. Tribello, Massimiliano Bonomi, Giovanni Bussi
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イジングモデルを改革することで、磁気的相互作用についての洞察が得られる。
Amirhossein Rezaei, Mahmood Hasani, Alireza Rezaei
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メタ学習とGAMを組み合わせて、複雑な方程式のPINNソリューションを強化する。
Michail Koumpanakis, Ricardo Vilalta
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宇宙って回転してるのかな？科学者たちがこの興味深い考えを探求してるよ。
Balázs Pál, Tze Goh, Gábor Rácz
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新しい方法が分子相互作用の研究を簡素化して、効率と精度を向上させるんだ。
Qi Yu, Ruitao Ma, Chen Qu
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マルチエージェントシステムが宇宙論におけるデータ分析をどう改善するかを発見しよう。
Andrew Laverick, Kristen Surrao, Inigo Zubeldia
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基底セットの不完全性エラーについて学んで、科学者たちが量子化学でこれにどう対処してるかを知ろう。
Kousuke Nakano, Benjamin X. Shi, Dario Alfè
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PALがアクティブな方法と自動化を通じてコンピュータ学習をどう変革するかを発見しよう。
Chen Zhou, Marlen Neubert, Yuri Koide
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研究者たちは、ニューラルネットワークと高度なモデリング技術を使ってバッテリーの信頼性を向上させている。
Myeong-Su Lee, Jaemin Oh, Dong-Chan Lee
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2次元トランジスタは、現代の電子機器やコンピュータの景色を変えるかもしれない。
Keshari Nandan, Ateeb Naseer, Amit Agarwal
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新しいモデルが材料のマイクロクラック形成を明らかにして、耐久性を向上させる。
Ved Prakash, Upadhyayula M. M. A. Sai Gopal, Sanhita Das
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血小板の役割とその挙動を予測する技術を探ってみよう。
Marco Laudato, Luca Manzari, Khemraj Shukla
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量子技術におけるスピンと光の複雑な相互作用を解明する。
Lane G. Gunderman, Troy Borneman, David G. Cory
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バンドギャップフィルターの力とその実際の応用を発見しよう。
Prasanna Salasiya, Bojan B. Guzina
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革命的な素材が電子機器や量子コンピュータの形を変えるかもしれない。
R. Reho, A. R. Botello-Méndez, Zeila Zanolli
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混雑した場所での歩行者の動きや相互作用を探る。
Pratik Mullick
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