新しい方法が材料の電子特性の理解を深める。
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リチウムアルギロダイトの改善が、安全で効率的なバッテリーに繋がるって研究でわかったよ。
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研究によると、2次元スライディングフェロエレクトリックで効率的な偏極スイッチングが明らかになった。
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新しいツールが化学研究のためのポテンシャルエネルギー面の作成を簡単にしてくれるよ。
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量子カーネルを使って分子エネルギー面を予測することを探求中。
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研究によると、機械的ストレスがグラフェンの電子特性を変えることがわかった。
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タオの方法は、シミュレーションでシンプレクティック構造を維持するシンプルな方法を提供している。
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AIと実験データを組み合わせて、乱流の測定と予測を改善する。
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ユニークな特性を持つ革新的なメタマテリアルは、技術アプリケーションを変革する可能性がある。
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COLOSSは、先進的な計算技術を使って核散乱研究を簡単にしてるよ。
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この記事では、分子物理学における向き平均化のためのさまざまな手法についてレビューしてるよ。
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アクティブな粒子が液滴の形や動きをどう変えるかを調べてる。
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新しい方法で物理情報コルモゴロフ-アーノルドネットワークのトレーニングとパフォーマンスが向上する。
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この記事では、ニューラルネットワークを使って複雑な流れを研究する新しいアプローチを紹介してるよ。
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この記事では、微分方程式に関わる物理の問題を解決するために機械学習を使うことについて話してるよ。
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電子プラズマ波に関する研究は、プラズマのダイナミクスや波の相互作用を明らかにしてるよ。
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新しい方法がプラズマ内の粒子衝突のシミュレーション精度を高める。
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量子重力のスピンフォームを分析するために機械学習を使う。
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NEO理論を使って化学プロセスにおける量子と古典的相互作用を研究中。
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REMIXは、従来のSPH手法で見られる主要な問題に対処することで、流体シミュレーションを改善します。
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鋭い境界やインターフェースでの流体の挙動を分析する方法。
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原子レベルの画像をキャッチするための高度な技術は、材料の理解を深めるよ。
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ヴェネツィアは、さまざまなプロセスをうまく活用することで、より正確な天体物理シミュレーションを可能にしている。
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BMachアルゴリズムは、材料の電子特性を予測する精度を向上させる。
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エンジニアリングされた形がユニークな液晶材料をどう形成するかを勉強中。
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研究者たちは、AFM画像を使って遷移金属二カルコゲナイドを分類するために深層学習を活用している。
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資源探査や地質研究のためのCSEMモデリングを探る。
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研究者たちは、地質モデルとシミュレーションを結びつけて、地震の理解を深めている。
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ニューラルネットワークを使った新しい方法が、複雑な電磁場のモデリングを改善するよ。
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将来のアプリケーションのための2つの形態のゲルマニウムセレン化ナトリウムの詳細な比較。
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新しい方法が複雑な材料の結晶構造の予測を向上させる。
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RINOは、偏微分方程式を効率的に解く新しいアプローチを提供しているよ。
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この記事では、力が変化する量子システムをシミュレーションする新しい方法を紹介します。
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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ノイズを管理するための強化学習の利用について話してるよ。
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新しい方法が核融合研究のためのデータ生成を強化する。
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機械学習が天気予報や気候理解をどう改善するかを探ってみよう。
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新しいモジュールが粒子物理学における中性子捕獲シミュレーションの精度を向上させた。
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電磁結合に対する新しい視点がマイクロ波回路設計を改善する。
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研究が、SmCo-1:7 磁石の強制力に影響を与える主要な要因を明らかにした。
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新しい手法が珍しい分子イベントの研究を強化する。
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