シミュレーション技術 に関する最新の記事

研究は、より良い材料シミュレーションのために低次元有限要素を改善することに焦点を当てている。

最近の研究では、光と分子がキャビティ内でどのように相互作用し、新しい状態が生まれるかが明らかになったよ。

この記事では、量子シミュレーションにおける調和振動子ステージングの利点について話してるよ。

ノイズやエンタングルメントの影響を受ける複雑な量子システムをシミュレートする方法を探る。

MLMCが層状アプローチを使って複雑な推定を改善する方法を見てみよう。

高エネルギー粒子衝突におけるパートンシャワーの重要性を探ろう。

遺伝子シミュレーションの結果や発見に対するリスケーリングの影響を調べる。

この研究は、CFDシミュレーションにおけるGPUの利点を速度、パワー、コストの観点から評価している。

この研究は、対立的模倣におけるオフポリシー学習の効率を強調してるよ。

シミュレーションは自律走行車の安全性を評価する上でめっちゃ重要だよ。

通信ネットワークのパフォーマンスを向上させる新しいモデル。

超新星は星形成や銀河の成長に大きな影響を与えるよ。

この記事では、音波が格子構造内でどのように振る舞うかを調べる。

時間と空間にわたる複雑な物理システムを解くためのシンプルなアプローチを紹介するよ。

新しい方法がデータサンプリングを強化して、分子動力学シミュレーションを改善する。

ブラックホールや降着円盤、そしてそれらが放出するエネルギーの概要。

この研究は、シミュレーションを使って銀河団が時間とともにどのように質量を増やしていくかを評価しているよ。

この記事では、より早いフェデレーテッドラーニングのためにクライアントデータをシミュレートする方法について説明してるよ。

量子ビットベースの量子シミュレーターを使って、複雑な多層システムをシミュレーションする方法を開発してるんだ。

この研究では、シミュレーションを使って銀河団の状態を特定するための改善された方法を紹介しているよ。

研究では、効率的なシミュレーションのための経路積分定式化に基づく量子アルゴリズムが紹介されている。

この方法は、機械学習を使ってCFDの精度と効率を向上させるんだ。

この記事では、星とその円盤がどのように形成され、進化するかを考察してるよ。

この研究は、シミュレーションから実環境への強化学習の移行を通じてロボットのトレーニングを改善することに焦点を当てている。

より効果的な流体-構造相互作用シミュレーションのための新しい方法を探求中。

新しい方法が、いろんな表現で弾性物体を効果的にシミュレーションすることができる。

新しいモデルは、機械学習技術を使って物理システムのシミュレーションを強化するよ。

乱流の簡単な見方と流体力学におけるその重要性。

研究者たちは、不確実な環境のための新しいフレームワークで強化学習を向上させた。

この記事では、相互作用する粒子システムが強化学習戦略をどのように向上させるかについて話しているよ。

マテリアルポイント法の概要と、材料研究におけるその応用について。

中性子星合体における乱流の研究に、高度なシミュレーションを使った新しいアプローチ。

科学者たちは、希少な崩壊検出実験のノイズを最小限に抑えるためのシミュレーションを開発している。

新しいシミュレーションがエチレンカチオンのダイナミクスと反応プロセスについての洞察を明らかにしている。

ラングビン動力学における統計的エラーに関する研究、いろんな数値積分法を使って。

RKGCはSPHを使って流体シミュレーションの精度と一貫性を向上させる。

SPODは、時間と空間にわたるシステムの挙動を正確に捉えることで、モデリングの効率を高めるんだ。

研究者たちが複雑なコンピュータモデル用の高速エミュレーターを開発した。

新しい方法が3Dプリント部品の材料性能予測を向上させる。

IPMについて学んで、MLMCがさまざまなアプリケーションでの性能をどう向上させるかを知ろう。