計算モデル化 に関する最新の記事

縮小次元モデルが複雑なシステムの分析をどう効率化するかを発見しよう。

新しいモデリング技術が複雑なダイナミカルシステムの予測を改善する。

新しいテクニックが、いろんな業界の複雑な流体の挙動の予測を改善してるよ。

新しいメッシュフリー法が流体の流れの安定性の理解を深めてるよ。

新しいPBMG手法が格子モデルと臨界領域でのサンプリング効率を改善！

境界を保つスキームを導入して、正確なSDEシミュレーションを実現。

欠陥を理解することは、金属のストレス下での性能改善にめっちゃ重要だよ。

この作業は、大きな変形を伴う流体-構造相互作用問題のデザインアプローチを向上させる。

細胞の相互作用が組織や器官をどのように形成するかを学ぼう。

新しい方法で、サイクリック応力を受ける弾塑性材料の予測が簡単になったよ。

研究によると、シナプスのパフォーマンスとエネルギー効率の間にはトレードオフがあることがわかった。

この記事では、鉄イオンが星のエネルギー輸送にどのように影響するかを探ります。

新しいモデルがタンパク質内の金属イオンの位置予測を改善した。

この研究は、サイクリックボルタンメトリーを使って、ブロミド溶液中の銀電極の挙動を予測するモデルを比較してるんだ。

マルチレベルニューラルネットワークが複雑な数学方程式の解決策をどう改善するかを見てみよう。

研究が生きている細胞クラスター内の粒子の位置を特定する方法を明らかにしたよ。

粗い解決策と細かい解決策を組み合わせて、正確な予測をする新しいアプローチ。

新しい手法が原子レベルのモデリングと連続体モデリングを融合して、より良い材料の洞察を得る。

新しいモデルが、材料科学のためのペロブスカイト酸化物のシミュレーションを簡素化するよ。

Loimosは、コミュニティでの病気の広がりをシミュレートして、より良い発生管理を目指しているよ。

新しいSPH手法が、変形下のプレートとシェルのシミュレーションを改善する。

機械学習を使って、空気質の化学輸送モデルの効率を高める。

この記事は、ガウスのバンプ上の乱流シミュレーションに影響を与える重要な要因を調べているよ。

アクティブマターは相転移の際に複雑な挙動を見せて、いろんな分野の研究を導いてるんだ。

ダイヤモンドのNVセンターに関する研究は、より優れた量子制御の可能性を示しているよ。

流体力学研究をラグランジュ法で改善するための新しいツール。

量子多体物理学における解析接続を強化する新しい方法を探求中。

新しいモデルで回転する乱流の影響予測精度が向上。

イジングモデルとその材料科学への影響を詳しく見てみよう。

BGKモデルにおける粒子の挙動予測に機械学習を使った進展。

研究者たちは、核融合効率を向上させるためにプラズマ乱流の効率的なモデルを開発してるよ。

研究によると、T-ALLの発症には遺伝子変異と胸腺の環境が重要な要因だって。

研究は、マルチフィデリティの縮小次元モデルを通じて航空宇宙設計の効率が向上したことを強調しています。

CC-Tempoは、遺伝子発現とコミュニケーションを通じて細胞の運命の予測を強化する。

新しい手法が機械学習技術を使って粒状流の分析を改善する。

新しい方法が複雑な条件下での流体の挙動の予測を向上させる。

高次ネットワークにおける関係の複雑さとその応用を探ってみて。

研究は、魚の泳ぎを理解し、水中ロボットの設計を改善するための高度な方法を探求している。

摩擦下での弾性体のモデリングに関する研究で、エンジニアリングの精度を向上させるためのもの。

新しい方法が材料の微細構造変化を研究する効率を向上させる。