計算モデル化 に関する最新の記事

この記事は、科学者たちが計算方法を使って水中の重要なイオンをどうやって研究しているかを説明しているよ。

新しい方法で、密度の変動を減らしてアクティブマターのシミュレーションが改善されたよ。

自動化されたアプローチは、多孔質材料のシミュレーションの効率性と精度を高める。

複雑な生物的相互作用を最適輸送理論を使って研究するためのフレームワークを紹介します。

研究が、さまざまなデータモデルにおける単層GCNのパフォーマンスに影響を与える要因を明らかにした。

スパイラル波が脳の活動や認知機能にどう影響するかを調べてる。

新しい方法が生物組織のporoelastic材料の理解を深める。

新しい方法で太陽の音波のモデリングが改善されて、計算資源も節約できるようになったんだ。

新しい方法が物理原理を使って代理モデルの精度を向上させる。

新しい方法で機械学習技術を使って水性硫酸の分析が強化される。

新しい離散直接逆畳み込みモデルは、乱流シミュレーションの精度を向上させる。

新しいアプローチが流体と固体の相互作用のモデル化を変える。

この研究は、平均場ゲームにおける相互作用を分析するための新しい手法を開発している。

革新的なモデリング技術を使って大気予測を改善する。

不確実性と注入境界を考慮した位相転移を研究するための統合的アプローチ。

研究が過酷な条件下でのアルミニウムの特性を明らかにしている。

新しい方法が質量と熱の移動を伴う二相流のシミュレーションを改善する。

ノイマン条件下での分数ラプラス作用素の相互作用とその影響を探る。

この記事では、エージェントベースモデルのパラメータを推定する効率的な方法について話してるよ。

自己相互作用型ダークマターが銀河の構造に与える影響を探る。

新しい方法が複雑な科学問題の効率をどう改善するかを見つけよう。

ニューラルネットワークとセルオートマトンの関係を多値論理を使って探る。

ニッケル系超合金の理解を深めるための計算手法の改善について調査する。

研究は、分子置換を通じてタンパク質構造決定に対するAlphaFold 2の影響を調査している。

新しい核ネットワークが、超新星爆発のシミュレーションをより正確に改善したよ。

効率的なマルチスケール材料シミュレーションのためのグラフニューラルネットワークを使った新しいアプローチ。

新しい壁モデルが、計算コストを下げながら乱流の予測精度を向上させる。

新しいモデルは、バイオプリンティングアプリケーションのためのハイドロゲルシミュレーションを向上させる。

機械学習を使って、磁性材料のスピンをモデル化して予測する。

血流モデルが心臓病治療にどう役立つかを見てみよう。

ニューロモジュレーションがリカレントニューラルネットワークのパフォーマンスをどう向上させるかを調査中。

乱流流体力学の振る舞いとその影響についての洞察。

新しいデータセットと機械学習技術が高エントロピー材料の理解を深めてるよ。

新しいモデルが複雑な条件下でのガスフローシミュレーションを改善した。

機械学習がバンドギャップの予測を改善して、材料の電子特性の理解を深めてるよ。

新しいアプローチが測地線距離を使って原子相互作用の記述子を改善する。

新しい方法が複雑な材料のシミュレーション効率を改善してるよ。

新しいアプローチが機械学習技術を使って乱流シミュレーションを強化する。

新しい方法が混合モデリング技術を使って、材料の熱伝達予測を向上させる。

この研究は、微生物集団における信頼できる多数決の合意を得ることに焦点を当ててるよ。