コンピュータシミュレーション に関する最新の記事

レイリー・ベナール対流を管理するためにマルチエージェント強化学習を実装する。

研究によると、扰動がペアプラズマの磁気再接続におけるエネルギー損失にどう影響するかがわかったよ。

新しい研究が、X線フォト蒸発による原始惑星系円盤からの質量損失率が低いことを明らかにした。

研究が不純物が六方晶ダイヤモンドシリコンの特性にどのように影響するかを明らかにした。

複雑な社会的行動をシミュレーションで研究する新しいアプローチ。

球状星団からの星流をシミュレーションするための高速な方法が開発された。

動的境界条件を使った混合物の相分離に関する研究。

高度なシミュレーションを通じて、宇宙の構造形成とダークエネルギーの影響を探る。

この研究は、低速衝突中に小さい粒子がどんなふうに振る舞うかを調べてるんだ。

この記事では、粒子がリッド駆動のキャビティにおける流体の挙動にどのように影響を与えるかを調べてるよ。

波動現象におけるソリトンガスの振る舞いと重要性を探る。

新しい方法がシミュレーションで流体と固体の接触を改善する。

格子量子重力が量子力学と重力をどう統合するかを見てみよう。

研究によると、粒子の密度が流体システムの動き方に影響を与えることがわかったよ。

この研究は、星のフィードバックが銀河の角運動量にどんな影響を与えるかを調べてるんだ。

ランダムネットワークにおけるハブの機能とそれが全体のダイナミクスに与える影響を調べている。

NeuralMPMは、ディープラーニング技術を使ってマテリアルシミュレーションを高速化するんだ。

この研究はプラズマ乱流の中の電流シートの重要な特性を明らかにしている。

新しい方法が材料開発のための融点予測を向上させる。

SW流体における自己拡散とせん断粘度の研究。

この研究は、円筒状のニッケル粒子がさまざまな条件下で形を変える様子を調べている。

研究が、CMEの角度が宇宙を進む経路にどのように影響するかを明らかにした。

この方法は、ノード保全を通じて音波シミュレーションの精度と効率を改善する。

バルガー方程式が流体力学やカオス的な挙動にどんな役割を果たしているのか探る。

低温プラズマにおける電子の挙動を研究する効率的な方法を紹介します。

機械学習は材料の熱伝導率の予測を向上させて、時間と資源を節約するんだ。

この研究は、高度なアルゴリズムを使って粒子の混合物とそれらの結晶化挙動を探ってるよ。

シミュレーションからの融点計算の正確性を調べる。

自動化されたQED補正を通じて粒子物理学の予測を改善する。

数値シミュレーションが宇宙の構造や進化を研究するのにどう役立つかを学ぼう。

研究によると、ガスの流入が初期の銀河での星形成に重要だって。

ブーリアンハイパーネットワークは、従来のモデルの限界を克服して、遺伝子間の相互作用をもっとよく理解できるようにしてくれる。

この研究は、実験データを使って自己推進粒子と壁の相互作用を探ってるんだ。

新しい方法が固体力学のSPHシミュレーションの安定性を向上させる。

トレーニングデータの多様性が材料の挙動予測にどう影響するかを調べてる。

新しいAI技術が流体力学のモデリングの精度と効率を向上させる。

コンピュータシミュレーションが科学者たちのタンパク質折りたたみの研究にどう役立ってるかを見てみよう。

研究によれば、不純物が材料の核生成にどのように影響するかが明らかになった。

流体力学におけるナビエ-ストークス方程式を解くための強力な方法を紹介するよ。

ファジーな球体と量子物理学におけるその役割を探る。