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यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि स्व-संगठित प्रणालियों की सुदृढ़ता (robustness) मौलिक रूप से उनकी सूचना-वहन क्षमता द्वारा सीमित है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जहाँ अल्प-दूरी वाली प्रणालियाँ क्वांटम एरिया लॉज़ (quantum area laws) के समान सीमाओं का सामना करती हैं, वहीं दीर्घ-दूरी के सहसंबंध और वैश्विक बाधाएँ अधिक स्थिर पैटर्न निर्माण को सक्षम करने के लिए इन सीमाओं को पार कर सकती हैं।
यह अध्ययन संख्यात्मक रूप से प्रदर्शित करता है कि कैसे वाष्पीकरण शासन (अभिक्रिया-सीमित बनाम विसरण-सीमित) और फिलामेंट गुणों (लंबाई, कठोरता और सांद्रता) को नियंत्रित करके प्रिंटेड कंडक्टिव नेटवर्क की आकृति विज्ञान (morphology) और विद्युत चालकता को अनुकूलित करने के लिए जमाव पैटर्न और संरेखण को नियंत्रित किया जा सकता है।
यह शोध पत्र एक ऊर्जा-लैंडस्केप-आधारित इलास्टो-प्लास्टिक मॉडल प्रस्तुत करता है जो समान और चक्रीय अपरूपण (shear) दोनों के तहत अनाकार ठोसों (amorphous solids) में विभिन्न जटिल विरूपण घटनाओं को सफलतापूर्वक दोहराने के लिए मेसोस्कोपिक उप-आयतनों और परिमित तत्व विधियों (finite element methods) का उपयोग करता है।
यह अध्ययन एक सूक्ष्म संरचना-सूचित मल्टीटास्क ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNN) का प्रस्ताव करता है जो कण विन्यासों से एक अंतर्निहित मैपिंग सीखकर 2D सस्पेंशन के रियोलॉजिकल गुणों और सूक्ष्म संरचनात्मक व्यवहार की कुशलतापूर्वक भविष्यवाणी करता है, जो विभिन्न शियर रिजीमों में पारंपरिक सिमुलेशन के एक गणनात्मक रूप से तेज़ विकल्प के रूप में कार्य करता है।
यह संगणनात्मक अध्ययन स्थिर-दबाव कतरनी विरूपण (shear deformation) के तहत कांच के यील्डिंग व्यवहार की जांच करता है, जिसमें यह पाया गया है कि जबकि बाहरी दबाव यांत्रिक प्रतिक्रिया और शियर बैंड की चौड़ाई को मात्रात्मक रूप से प्रभावित करता है, गुणात्मक यील्डिंग तंत्र स्थिर-आयतन स्थितियों के तहत देखे गए तंत्रों के अनुरूप ही रहते हैं।
यह शोध पत्र होमोजेनियस (समरूप) FENE फॉकर-प्लांक समीकरण को हल करने के लिए कुशल, ऊर्जा-स्थिर जैकोबी-गोलीय हार्मोनिक स्पेक्ट्रल विधियों को विकसित करता है और जटिल द्रव सिमुलेशन में सटीकता एवं कम्प्यूटेशनल लागत के बीच संतुलन को अनुकूलित करने के लिए एक नवीन न्यूरल नेटवर्क-आधारित दृष्टिकोण सहित विभिन्न क्लोजर सन्निकटन (closure approximations) का मूल्यांकन करता है।
यह शोध पत्र एक गणनात्मक रूप से कुशल कोर्स-ग्रेन्ड स्टोकेस्टिक नेटवर्क डायनेमिक्स (CGSND) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो स्पष्ट आणविक गतिशीलता (explicit molecular dynamics) को नेटवर्क-स्तरीय विकास नियमों से बदलकर पॉलीमर नेटवर्क के विरूपण और टूटने का मॉडल बनाता है, जो गैर-रेखीय तनाव प्रतिक्रियाओं, बल स्थानीयकरण और टूटने की गतिशीलता को सफलतापूर्वक कैप्चर करता है।
यह शोध पत्र उत्प्रेरक-मुक्त रिवर्स वॉटर-गैस-शिफ्ट प्रक्रिया के मौलिक विक्षोभ-रसायन अंतःक्रियाओं (turbulence-chemistry interactions) की जांच करने के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले लार्ज एडी सिमुलेशन (LES) का उपयोग करता है, जिसमें यह पाया गया है कि ऑक्सीजन की सूक्ष्म मात्रा CO उत्पादन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है और मानक दहन सबग्रिड मॉडल इस ऊष्माशोषी अभिक्रिया के लिए प्रभावी हैं।
यह शोध पत्र एक संशोधित सॉफ्ट एलिपसॉइड कॉन्टैक्ट पोटेंशियल (ECP) का उपयोग करते हुए एक कोर्स-ग्रेन्ड डीएनए मॉडल प्रस्तुत करता है जो बेस-पेयरिंग इंटरैक्शन को प्रभावी ढंग से सिम्युलेट करने के लिए है, और सफलतापूर्वक प्रयोगात्मक मेल्टिंग कर्व्स और हाइब्रिडाइजेशन के दौरान होने वाले चरण परिवर्तनों को पुनरुत्पादित करता है।
यह शोध पत्र निरंतर 2D वातावरण में अनुकूली होमिंग (adaptive homing) के लिए एक सुदृढीकरण लर्निंग (Reinforcement Learning) ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एजेंट लक्ष्य-निर्देशित सुधार और स्टोकेस्टिक पुनर्रचना (stochastic reorientation) के संतुलन के माध्यम से नेविगेशन को अनुकूलित कर सकते हैं, जिसमें प्रदर्शन इष्टतम शोर स्तरों और सामूहिक बहु-एजेंट अंतःक्रियाओं दोनों के माध्यम से बेहतर होता है।