コンピュータシミュレーション に関する最新の記事

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。

最近のシミュレーションの進展は、中性子星の衝突と重力波についての理解を深めてるよ。

研究者たちは新しい炭素材料Sun-GYの熱特性を調査している。

uniGasFoamは、低密度の環境での気体の研究を向上させるんだ。

新しい技術がリセット条件を最適化することで、分子動力学シミュレーションを大幅に加速させる。

さまざまな自然システムでのローカライズされたパターンの形成についての調査。

科学者たちは、光線オペレーターや量子シミュレーションを使って粒子の相互作用を研究している。

研究者たちは、スワップモンテカルロ法を使って過冷却液体やガラスを研究している。

シミュレーションがDNAオリガミデザインとその応用をどう改善するかを学ぼう。

現在の状態に基づいてリセットレートを調整することで、確率過程を改善する技術。

機械学習と従来の方法を組み合わせることで、乱流予測と効率が向上するよ。