Reading Time: 6 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Es gibt kein bestes Simulationswerkzeug. Die richtige Wahl hängt von Ihrem Problemtyp, Ihrer Rechenskala, Ihrer Teamkompetenz und Ihrem langfristigen Wartungsplan ab. Die vier Bewertungssäulen sind Domainphysik, Rechenansatz, Team-Usability und Lizenzierung oder Governance. Mesh-basierte Tools wie OpenFoam, Fenics und Moose eignen sich gut für stationäre Probleme. Mesh-freie Ansätze wie DualsPhysics und LiggghtX verarbeiten […]

Reading Time: 8 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Die meisten Forschungsteams sollten GitHub Flow verwenden. Kurzlebige Feature-Branchen mit Peer-Review-Balance mit Einfachheit und Anpassung der Anzahl der wissenschaftlichen Kooperationen. GitFlow ist für kleine Labore oft zu komplex, kann jedoch großen Forschungsbibliotheken mit geplanten Release-Zyklen helfen. Experimentierzweige mit einem Präfix exp/ sind für wissenschaftliche Workflows nützlich, da Forscher Ideen testen können, ohne […]

Reading Time: 8 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Profil vor der Optimierung. Erraten Sie nicht, welcher Teil Ihres PDE-Solvers langsam ist. Messen Sie es zuerst. Der eigentliche Engpass ist oft nicht derjenige, den Sie erwarten. Python-Profiler sind praktisch. Tools wie cProfile, py-spy, scalene und SnakeViz unterstützen jeweils unterschiedliche Profilierungsanforderungen. Gewöhnliche PDE-Solver-Engpässe umfassen die Matrix-Assembly, lineare Solver-Iterationen, Overhead auf Python-Ebene im […]

Reading Time: 7 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Parameter-Sweeps sind experimentelles Design, nicht nur Code. Die Behandlung als strukturierte Experimente mit angemessener Dokumentation trennt publikationsfertige Arbeiten von fragilen, nicht reproduzierbaren Ergebnissen. Volle faktorielle Sweeps sind selten die richtige Wahl. Bei K-Parametern benötigt eine vollständige Factorial 2 ^ K-Läufe. Fractionale faktorielle Designs und raumfüllende Designs wie Latin Hypercube Stichproben können nützliche […]

Reading Time: 7 minutesWenn Sie ein Forscher sind, der jahrelang mit Navier-Stokes-Gleichungen gearbeitet hat und sie in Python ausgeführt werden möchte, ohne teure Software zu kaufen oder alles in C ++ neu zu schreiben, ist diese Anleitung für Sie. Computational Fluid Dynamics (CFD) in Python ist dramatisch gereift. Moderne Python-basierte Löser und Frameworks decken jetzt den vollständigen Workflow […]

Reading Time: 8 minutesLernen Sie die parallelen Rechenmuster für MPI, DASK und RAY in Scientific Python kennen. Entdecken Sie, wann sich jedes Framework auszeichnet und wie Sie das richtige verteilte Rechner-Tool für Ihre Simulation auswählen.

Reading Time: 7 minutesSimulationen helfen uns, Systeme zu untersuchen, die sich im Laufe der Zeit ändern. Eine Simulation kann zeigen, wie sich ein Auto bewegt, wie sich die Hitze im Metall ausbreitet, wie eine Population wächst, wie eine Flüssigkeit fließt oder wie sich Wettermuster entwickeln. Dies kann zunächst nur wie eine Programmieraufgabe aussehen. Sie schreiben Code, führen das […]

Reading Time: 6 minutesReproduzierbarkeit in der Chemie- und Materialsimulation ist nicht nur eine Frage des Speicherns eines Skripts, dem Hochladen eines Datensatzes oder der Aufbewahrung eines Ordners mit Eingabedateien. Ein Workflow ist reproduzierbar, wenn ein anderer Forscher verstehen kann, wie aus einer wissenschaftlichen Frage ein Modell wurde, wie dieses Modell zu einem ausführbaren Lauf wurde, wie der Lauf […]

Reading Time: 9 minutesZeitabhängige partielle Differentialgleichungen kombinieren oft mehrere physikalische Prozesse. Ein Transportmodell kann Advektion, Diffusion, chemische Reaktionen, externe Quellen und nichtlineares Feedback umfassen. Jeder Teil kann unterschiedliche mathematische Eigenschaften haben und kann eine andere numerische Behandlung erfordern. Die Advektion wird üblicherweise mit Methoden für den wellenartigen Transport behandelt. Diffusion schafft oft Steifigkeit und profitiert von der impliziten […]

Reading Time: 6 minutesWissenschaftliche Modelle vereinfachen komplexe Systeme, sodass Forscher und Ingenieure das Verhalten untersuchen, Annahmen testen und Ergebnisse vorhersagen können. Eine der wichtigsten Modellierungsoptionen ist, ob ein System als kontinuierliches Medium oder als Satz separater Komponenten beschrieben werden soll. Ein Kontinuumsmodell repräsentiert Eigenschaften wie Druck, Temperatur, Dichte, Geschwindigkeit, Spannung oder Konzentration als Felder, die sich über Raum […]

Reading Time: 7 minutesschnelle Antwort Sie wählen keinen PDE-Solver nach seinem Namen. Sie wählen es nach dem Problem, das Sie lösen müssen. FIPY ist eine gute Wahl, wenn Ihre Gleichungen Diffusions-, Phasenfeld- oder Reaktionsdiffusionsprozesse in 1D oder 2D beinhalten und Sie in Pure Python schnell prototypen möchten. Es ist eine der schnellsten Möglichkeiten, eine funktionierende Simulation zu erhalten, […]

Reading Time: 7 minutesEin praktischer Vergleich von drei führenden Open-Source-Phasenfeld-Frameworks für die Mikrostruktursimulation, der deren numerische Methoden, Stärken, Einschränkungen und Best Use-Cases abdeckt. Schlüssel zum Mitnehmen Moose eignet sich am besten für Multiphysik-Simulationen, die Phasenfeld mit fester Mechanik, Wärmeübertragung oder anderen Feldern verbinden. Es verwendet FEM mit impliziten Lösern und verfügt über ein breites Ökosystem von Physikmodulen. Prisms-PF […]

Reading Time: 8 minutesDie Wahl zwischen Python-PDE-Lösern kann sich wie die Wahl zwischen drei verschiedenen Sprachen anfühlen. Das gleiche Problem, das numerisch partielle Differentialgleichungen löst, wird je nach ausgewählter Bibliothek auf sehr unterschiedliche Weise behandelt. Dieser Leitfaden vergleicht FIPY, PY-PDE und FENICS über die für die Forschung wichtigen Kriterien: Numerische Methode, Geometrieunterstützung, Lernkurve, Ökosystem, Leistung und Best Use-Cases. […]

Reading Time: 8 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Python-Code kann auf einem Laptop und einem großen HPC-System mit der gleichen Kernlogik ausgeführt werden, wenn der Workflow MPI4Py oder Dask korrekt verwendet. Die Reproduzierbarkeit der Umgebung ist oft der schwierigste Teil der HPC-Arbeit. Conda-Umgebungen, Lockfiles und Job-Skripte helfen dabei, es zu lösen. Der Workflow besteht aus drei Phasen: Prototyp lokal, parallelisieren […]

Reading Time: 7 minutesSchlüssel zum Mitnehmen FEM oder die Finite-Elemente-Methode ist stark für komplexe Formen und strukturelle Probleme, bei denen geometrische Flexibilität wichtig ist. FVM oder die Finite-Volumen-Methode ist eine natürliche Wahl für Fluiddynamik und Transportprobleme, da es die lokale Erhaltung von Masse, Energie und Impuls unterstützt. FDM oder die Finite-Difference-Methode ist am einfachsten und am schnellsten zu […]

Reading Time: 9 minutesTL; DR Stellen Sie vor einer wissenschaftlichen Simulation sicher, dass das Netz geometrische Qualitätsprüfungen besteht, und stellen Sie dann nach, dass sich die Ergebnisse bei weiterer Verfeinerung nicht wesentlich ändern. Eine Netzkonvergenzstudie, bei der mindestens drei Gitterebenen verwendet werden, kann Diskretisierungsfehler durch Richardson-Extrapolation und den Gitterkonvergenzindex quantifizieren. Dieser Leitfaden erklärt die wichtigsten Metriken, praktischen Schwellenwerte […]

Reading Time: 7 minutesMonte-Carlo-Methoden verwenden zufällige Stichproben, um die Ergebnisse für Probleme zu schätzen, die für analytische Lösungen zu komplex sind. Durch die Durchführung von Tausenden oder Millionen simulierten Studien mit randomisierten Eingaben können Sie den Bereich möglicher Verhaltensweisen in einem wissenschaftlichen Modell abbilden. Diese Methoden sind nützlich für Unsicherheitsgrenzen, Sensitivitätsanalyse, Materialmodellierung, probabilistische Simulation und hochdimensionale numerische Integration. […]

Reading Time: 8 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Explizite Methoden berechnen den nächsten Zustand direkt aus dem aktuellen Zustand. Sie sind pro Schritt billig, erfordern jedoch kleine Zeitschritte für die Stabilität. Implizite Methoden lösen ein gekoppeltes System, das sowohl aktuelle als auch zukünftige Zustände enthält. Sie sind pro Schritt teurer, können aber für viel größere Zeitschritte stabil sein. Steife Gleichungen […]

Reading Time: 8 minutesSie müssen zwei verschiedene Dinge über eine Simulation wissen: ob der Code die Gleichungen richtig löst und ob das Modell für das reale Problem genau genug ist. Die erste Frage ist die Überprüfung. Die zweite Frage ist die Validierung. Aber das reicht nicht. Sie müssen auch verstehen, wie sehr Sie den Zahlen vertrauen können, die […]

Reading Time: 10 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Die kuratierten Projektideen decken Anfänger, Mittelstufe und Fortgeschrittene mit Schwerpunkt Simulation und Computerwissenschaften ab. Schwierigkeitsgrade spiegeln die Voraussetzungen, die mathematische Komplexität und die erwartete Zeitinvestition wider. Codevorlagen sind für jedes Projekt enthalten, damit die Schüler schnell mit dem Bauen beginnen können. Lernergebnisse zeigen, was jedes Projekt lehrt. Eine Roadmap für Skills-to-Projects hilft […]

Reading Time: 11 minutesDie Polynom-Chaos-Expansion ist eine Surrogat-Modellierungstechnik, die eine teure Simulation durch eine Reihe orthogonaler Polynome ersetzt, deren Koeffizienten verwendet werden können, um die Unsicherheit direkt zu schätzen. Einmal angepasst, bietet Ihnen ein PCE-Surrogat analytische Zugriff auf Ausgabemittel, Abweichungen, Konfidenzintervalle und SOBOL-Sensitivitätsindizes, ohne eine einzige zusätzliche Simulation durchzuführen. Dieser Artikel behandelt PCE von der theoretischen Grundlage bis […]

Reading Time: 10 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Sieben wichtige Finanzierungsmodelle existieren für wissenschaftliche Open-Source-Software, die von der Mehrfachdonor-Philanthropie (EOSS/OS4S, ~58 Mio. $) bis zu staatlichen Zuschüssen (NASA Ostfl, NSF Pesose, Ukri RSMF) reicht, DFG) und EU-Rahmenprogramme (93,5 Mrd. € Horizont Europa). Die „Wartungsfalle“ ist die Hauptursache für aufgegebene Forschungssoftware: Akademische Karrieresysteme belohnen Veröffentlichungen, nicht Code-Wartung und schaffen strukturelle Anreize […]

Reading Time: 8 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Kürzungsfehler ist die Grundlage aller Codeüberprüfungen – Das Verständnis der Taylor-Serienableitung erklärt, warum MMS funktioniert und warum die Konvergenzraten theoretische Vorhersagen übereinstimmen. Die Methode der hergestellten Lösungen (MMS) ist jetzt automatisiert – Frameworks wie Moose und FenicsX verwenden Sympy, um Quellbegriffe symbolisch abzuleiten und die Handberechnungsfehler zu eliminieren, die die frühen Überprüfungsbemühungen […]

Reading Time: 11 minutesWenn explizite Simulationen in die Luft jagen, ist Steifigkeit normalerweise der Schuldige. Erfahren Sie, warum explizite Methoden fehlschlagen, wie man Steifheit diagnostiziert und welche Löser tatsächlich funktionieren.

Reading Time: 12 minutesAdvektionsdominierte partielle Differentialgleichungen sind schwierig, da sich Informationen hauptsächlich entlang einer Flussrichtung bewegen, während die physikalische Diffusion nur wenig Glättung bietet. Eine numerische Methode, die für ein diffusionsdominiertes Problem gut funktioniert, kann Schwingungen, übermäßige Schmierung oder nichtphysische Werte erzeugen, wenn die Advektion stärker wird. Die richtige Antwort besteht nicht nur darin, das am weitesten verfügbare […]

Reading Time: 11 minutesErfahren Sie, wie Sie benutzerdefinierte GPU-Kernel für die Physiksimulation mit NVIDIA Warp, CUDA Python und HIP / ROCM schreiben. Deckt Leistungsmuster, differenzierbare Physik und Produktionseinsätze ab.

Reading Time: 9 minutesDie Wahl einer Zeitintegrationsmethode ist eine der wichtigsten Entscheidungen in einer wissenschaftlichen Simulation. Das Verfahren bestimmt, wie sich die numerische Lösung von einer Zeitstufe zur nächsten bewegt, wie klein der Zeitschritt sein muss, wie viel jeder Schritt kostet und ob schnelle physikalische Prozesse aufgelöst oder unterdrückt werden. Die gemeinsame Unterscheidung zwischen expliziten und impliziten Methoden […]

Reading Time: 7 minutesBenchmarking ist wichtig, wenn Forscher numerische Solver, maschinelle Lernmodelle, spärliche lineare Algebra-Bibliotheken oder Optimierungssoftware vergleichen müssen. Ein Solver, der sich auf einer Gleichung, Matrix, Toleranz oder Hardware-Plattform gut abschneidet, kann sich unter anderen Bedingungen sehr unterschiedlich verhalten. Ein nützlicher Benchmark sollte wiederholbare Problemdefinitionen, konsistente Genauigkeitsmessungen, kontrollierte Rechenumgebungen und transparente Berichte liefern. Es sollte auch mit […]

Reading Time: 10 minutesSpektralverfahren sind numerische Techniken höherer Ordnung zur Lösung von partiellen Differentialgleichungen. Im Gegensatz zu Finite-Differenz-Methoden, die Derivate durch lokale Schablonen approximieren, stellen Spektralmethoden die Lösung mit Basisfunktionen dar, die sich über den gesamten Rechenbereich erstrecken. Zu den gängigen Optionen gehören Fourier-Modi für periodische Probleme und Chebyshev- oder Legendre-Polynome für begrenzte, nicht-periodische Domänen. Wenn die Lösung […]

Reading Time: 6 minutesComputational Materials Science hat die Art und Weise verändert, wie Wissenschaftler Materialien für moderne Technologien entdecken, designen und optimieren. Anstatt sich nur auf teure und zeitaufwändige Laborexperimente zu verlassen, verwenden die Forscher jetzt leistungsstarke Simulationen, mathematische Modelle und datengesteuerte Techniken, um das Verhalten von Materialien unter realen Bedingungen vorherzusagen. Diese virtuellen Ansätze beschleunigen die Innovation, […]

Reading Time: 4 minutesDie moderne Materialwissenschaft setzt zunehmend auf prädiktive Modellierung, um zu verstehen, wie Mikrostrukturen makroskopische Eigenschaften bilden, entwickeln und letztendlich bestimmen. Von der dendritischen Erstarrung in Legierungen bis zur Rissausbreitung in Strukturmaterialien werden viele physikalische Phänomene durch bewegliche Grenzflächen zwischen Phasen bestimmt. Die genaue Beschreibung dieser Schnittstellen ist eine der zentralen Herausforderungen in der computergestützten Materialwissenschaft. […]

Reading Time: 3 minutesMathematische Gleichungen sind mächtige Werkzeuge, um die Welt zu beschreiben. Sie codieren Beziehungen zwischen Variablen, drücken Erhaltungsgesetze aus und formalisieren physikalische, biologische, finanzielle oder technische Prozesse. Gleichungen allein reichen jedoch nicht für die Vorhersage oder Entscheidungsfindung in der realen Welt aus. Um mathematische Modelle in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, brauchen wir Simulationen. Der Weg von Gleichungen […]

Reading Time: 8 minutesBeim wissenschaftlichen Rechnen geht es nicht nur um leistungsstarke Computer oder fortgeschrittene mathematische Formeln. Es geht auch um Software, die Forschern hilft, physikalische Fragen in Modelle, Simulationen und wiederholbare Experimente umzuwandeln. In Bereichen wie Materialwissenschaften, Chemie, Physik und Technik können Software-Tools es ermöglichen, Prozesse zu studieren, die schwierig, teuer oder nur langsam im Labor zu […]

Reading Time: 5 minutesModerne Wissenschaft wird oft durch ein vertrautes Skript in Erinnerung gerufen: Ein Problem wird sichtbar, ein Instrument fängt etwas Neues ein und eine Entdeckung tritt als Durchbruch in das öffentliche Gedächtnis. Das Skript ist immer noch wichtig, aber es erklärt nicht mehr genug. In vielen Bereichen kam die entscheidende Verschiebung nicht von einem Mikroskop, einem […]

Reading Time: 7 minutesEntwickler lernen die Leistung oft aus kleinen Beispielen: einer schnelleren Schleife, einem saubereren Benchmark, einem Sprachvergleich, einer cleveren Mikrooptimierung. Diese Beispiele sind nützlich, können aber auch die härtere Wahrheit verbergen. In der realen Performance-Arbeit geht es selten darum, einen „schnellen Trick“ zu finden. Es geht darum zu verstehen, wie sich eine Arbeitsbelastung verhält, wenn Daten […]

Reading Time: 7 minutesGeophysikalische Phänomene – von der Grundwasserströmung zur Mantelkonvektion – werden durch partielle Differentialgleichungen (PDES) bestimmt. Finite Volume-Methoden (FVM) lösen diese PDEs, indem sie die Erhaltungsgesetze über Kontrollvolumen durchsetzen und sie ideal für komplexe, nichtlineare Erdsysteme sind. Python-Tools wie FIPY bieten flexible PDE-Lösungsfunktionen, während domänenspezifische Pakete wie Modflow/Flopy standardisierte Workflows für die Grundwassermodellierung bieten. Wählen Sie […]

Reading Time: 9 minutesDie Modellierung mit reduzierter Ordnung ist eine der praktischsten Möglichkeiten, um wissenschaftliche Simulationen zu beschleunigen, ohne die physikalische Genauigkeit zu beeinträchtigen, die für glaubwürdige Ergebnisse erforderlich ist. Anstatt jedes Mal, wenn sich ein Parameter ändert, Millionen von Gleichungen zu lösen, extrahiert ROM das dominante Verhalten eines High-Fidelity-Modells in ein leichtes Ersatzmodell, das Antworten in Sekunden […]

Reading Time: 8 minutesSchlüssel zum Mitnehmen FEM oder die Finite-Elemente-Methode funktioniert gut mit komplexen Formen und strukturellen Problemen, bei denen geometrische Flexibilität wichtig ist. FVM oder die Finite-Volumen-Methode ist die Methode der Fluiddynamik, da sie die Erhaltung von Masse, Energie und Impuls unterstützt. FDM oder die Finite-Difference-Methode ist am schnellsten und am einfachsten zu implementieren, funktioniert jedoch am […]

Reading Time: 9 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Physikinformierte neuronale Netzwerke betten physikalische Gesetze direkt in das Training des neuronalen Netzwerks ein. Sie können PDEs ohne traditionelle Netzgenerierung oder massive Datensätze lösen. Traditionelle ML-Surrogate benötigen oft viele Simulationsläufe, um zu trainieren. Pinns verwenden physikalische Gleichungen als Einschränkungen und können mit Grenzdaten oder spärlichen Messungen arbeiten. Ein Pinn gibt Vorhersagen aus, […]

Reading Time: 7 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Pytest-Grundlagen decken Einheitentest ab. Fixtures, Parametrisierung und pytest.approx sind Ihr Ausgangspunkt, nicht die Ziellinie. Eigenschaftenbasierte Tests mit Hypothese fangen Randfälle ab, die manuelle Tests häufig übersehen. Es wird von wichtigen wissenschaftlichen Python-Projekten wie Numpy, Jax und Pytorch verwendet. Numerische Konvergenztests erfordern Solver-spezifische Toleranzstrategien. Standard-Behauptungen erfassen kein Konvergenzverhalten. Integrationstests für Simulations-Workflows erfordern Spottmuster, […]

Reading Time: 7 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Container lösen ein Problem. Sie frieren die Softwareumgebung ein, verfolgen jedoch nicht, was sich in Ihren Daten geändert hat oder wie sich Ihre Analyse entwickelt hat. Datenversionierung fügt eine fehlende Ebene hinzu. Tools wie DVC und DataLad bringen die Versionskontrolle im Git-Stil in Datasets und erleichtern die Wiedergabe von Ergebnissen mit exakten […]

Reading Time: 8 minutesSchlüssel zum Mitnehmen Cupy ist die richtige Wahl, wenn Sie einen Drop-In-Nummern- oder Scipy-Ersatz wünschen, der Array-Operationen mit minimalen Codeänderungen beschleunigt. Es ist für Bulk-Matrix-Mathematik, FFTs und elementbezogene Operationen optimiert. NUMBA funktioniert am besten, wenn es sich bei dem Engpass um Python-Loops oder benutzerdefinierte numerische Funktionen handelt. Sein JIT-Compiler verwandelt Python in einen Code mit […]

Reading Time: 8 minutesDas Management von Abhängigkeiten in wissenschaftlicher Python ist einer der wichtigsten Teile der reproduzierbaren Forschung. Eine Simulation kann Monate später fehlschlagen, da die Paketversionen geändert, ein Python-Interpreter verschoben oder eine numerische Bibliothek in einer Weise aktualisiert wurde, die sich auf die Ergebnisse auswirkt. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Lockfiles, Umgebungen und moderne Paketmanager Forschern […]

Reading Time: 7 minutesComputerphysik ist keine Nischenfähigkeit mehr. Es ist eine Kernkompetenz für Hochschulabsolventen. Unabhängig davon, ob Sie Fusionen von Schwarzen Löchern simulieren oder Phasenübergänge in Legierungen modellieren, trennt die Fähigkeit, physikalische Gleichungen in Arbeitscode umzuwandeln, produktive Forscher von denen, die Schwierigkeiten haben, die Theorie in Ergebnisse umzuwandeln. Dieser Leitfaden zeigt einen strukturierten Lernpfad für Doktoranden. Es zeigt, […]

Reading Time: 9 minutesIhre Simulationsausgaben sind nicht nur Dateien. Sie sind Forschungsvermögen. Wenn ein Lauf mit mehreren Knoten beendet ist und Hunderte von Gigabyte über Tausende von Zeitschritten generiert, produzieren Sie nicht nur Daten. Sie erstellen wissenschaftliche Beweise, die Hardware-Upgrades, Personalfluktuation und institutionelle Speichermigration überstehen müssen. In diesem Handbuch wird erläutert, wie Sie die Datensatzverwaltung strukturieren, damit Ihre […]

Reading Time: 5 minutesMathematische Modelle sind eines der mächtigsten Werkzeuge, die Menschen haben, um die physische Welt zu verstehen. Von der Vorhersage der Bewegung von Planeten über das Entwerfen von Brücken, das Simulieren des Klimas oder die Steuerung elektronischer Geräte übersetzen Modelle reale Phänomene in Gleichungen, die analysiert, getestet und für die Vorhersage verwendet werden können. Während die […]

Reading Time: 3 minutesRheoplast ist ein Open-Source-Finite-Differenz-Multi-Physik-Code, der für Phasenfeldsimulationen entwickelt wurde. Das Projekt wurde von Adam Powell, David Dussault, Bo Zhou, Jorge Vieyra und Wanida Pongsaksawad in den frühen 2000er Jahren als leistungsfähiger Rechenrahmen für die Modellierung komplexer Materialsysteme entwickelt. Rheoplast wurde hauptsächlich für Forschungsanwendungen entwickelt und kombiniert numerische Effizienz, parallele Skalierbarkeit und fortschrittliche Multiphysik-Kopplung. Obwohl spätere […]

Reading Time: 3 minutesGibbs ist eine mehrkomponentige Thermodynamik-Berechnungs- und Visualisierungssuite, die als Allzweck-Framework für die Berechnung der thermodynamischen Eigenschaften, Phasengleichgewichte und Phasenstabilität entwickelt wurde. Das Projekt wird als Open-Source-Plattform zur Unterstützung der Thermodynamik-Forschung, Modellvalidierung und Vergleichsstudien entwickelt und dient gleichzeitig als Grundlage für pädagogische Werkzeuge in der Materialwissenschaft und verwandten Disziplinen. In seiner gegenwärtigen Form konzentriert sich Gibbs […]

Reading Time: 2 minutesDie Therapie ist eine Sammlung von Python-Skripten, die entwickelt wurden, um die Entwicklung chemischer und physikalischer Inhomogenitäten – üblicherweise als Mikrostruktur bezeichnet – in Arzneimittel-Polymer-Verbundsystemen zu modellieren, die für Beschichtungen mit kontrollierter Wirkstofffreisetzung verwendet werden. Diese Beschichtungen werden weit verbreitet in medizinischen Geräten angewendet, bei denen die Arzneimittelabgabe im Laufe der Zeit sorgfältig reguliert werden […]

Reading Time: 2 minutesDas Mesoscale Microstructure Simulation Project (MMSP) ist ein rechnergestütztes Framework, das eine einfache, konsistente und erweiterbare Programmierschnittstelle für gitter- und netzbasierte Methoden zur Simulation der Mikrostrukturentwicklung auf der Mesoskala bietet. Das Projekt befasst sich mit einer gemeinsamen Herausforderung in der computergestützten Materialwissenschaft: Es ermöglicht Forschern, innerhalb einer einheitlichen und kohärenten Softwarearchitektur eine Vielzahl von numerischen […]

Reading Time: 7 minutesDie wissenschaftliche Simulation ist eines der praktischsten Werkzeuge der modernen Forschung. Es ermöglicht Wissenschaftlern und Ingenieuren, komplexe Systeme auf einem Computer zu erkunden, wenn reale Experimente zu teuer, zu langsam, zu gefährlich oder einfach unmöglich sind. Von der Modellierung, wie sich die Wärme über ein Material ausbreitet, bis zur Vorhersage von Wettermustern, hilft die Simulation, […]

Reading Time: 7 minutesMaterialmodellierung ist die Praxis der Verwendung von Mathematik und Berechnung, um vorherzusagen, wie sich ein Material verhält – wie es Wärme verformt, leitet, Atome transportiert, Mikrostrukturen bildet oder unter verschiedenen Bedingungen reagiert. Wenn Sie neu auf dem Feld sind, sind nicht die Gleichungen der schwierigste Teil. Es geht darum, wie man über Skalen nachdenkt und […]