Dynamique moléculaire: Simulation de matériaux de ciment
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Explore la méthodologie MODNet pour les prévisions des biens matériels, en mettant l'accent sur la sélection des caractéristiques et l'apprentissage supervisé.
Couvre la simulation de la dynamique moléculaire de l'argon liquide à l'aide du potentiel de Lennard-Jones et se concentre sur l'équilibre et la distribution des vitesses à l'équilibre.
Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
Déplacez-vous dans la cinétique de l'hydratation du ciment, en discutant de l'évolution de la chaleur, de la nucléation, de la croissance et des processus de diffusion.
Explore les actionneurs thermiques, y compris les bimorphes, les fonctions de transfert et diverses conceptions, en soulignant la densité d'énergie et le mélange à haute fréquence.
