미래문명과 과학 이야기

mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://www.facebook.com/junggoo.lee.9     .Dark Matter Discrepancy: A Cosmic Conundrum in the Standard Cosmological Model 암흑 물질 불일치: 표준 우주 모델의 우주 수수께끼 주제:천체물리학우주론암흑 물질카블리 연구소 KAVLI IPMU 작성 2023년 7월 6일 추상천체물리 암흑물질 우주론 -천체물리학자와 우주론자로 구성된 국제 팀은 우주의 암흑 물질의 "덩어리"(S8 값)가 0.76이라고 제안하는 5개의 논문을 제출했습니다. 이 수치는 다른 중력 렌즈 조사와 일치하지만 우주 마이크로파 배경에서 파생된 0.83 값과는 일치하지 않습니다. 국제 과학자 팀은 고급 기술과 Hyper Supreme-Cam을 사용하여 암흑 물질의 "덩어리"를 연구하여 우주 마이크로파 배경의 0.83 값과 충돌하는 0.76의 S8 값을 찾았습니다. 이러한 불일치는 측정 오류 또는 불완전한 표준 우주론 모델을 나타낼 수 있습니다. Kavli IPMU(Kavli IPMU)를 비롯한 다양한 기관의 천체물리학자 및 우주론자로 구성된 국제 팀이 우주 암흑 물질의 "덩어리" 값을 측정하는 5개의 논문 세트를 제출 했습니다 . - 우주론자들은 0.76의 S 8 로, 다른 중력렌즈 조사에서 비교적 최근 우주를 관찰하면서 발견한 값과 일치하지만, 우주 마이크로파 배경에서 파생된 0.83 값과는 일치하지 않습니다. 우주의 나이가 약 380,000년이었을 때 기원. 그들의 결과는 arXiv 에 사전 인쇄 논문으로 업로드되었습니다 . -이 두 값 사이의 차이는 작지만, 점점 더 많은 연구가 두 값 각각을 확인함에 따라 우연한

mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://www.facebook.com/junggoo.lee.9     .Machine learning enables accurate electronic structure calculations at large scales for material modeling 머신 러닝은 재료 모델링을 위해 대규모로 정확한 전자 구조 계산을 가능하게 합니다 -독일 연구 센터의 헬름홀츠 협회 10,000개 이상의 베릴륨 원자에 ​​대한 딥 러닝 시뮬레이션의 스냅샷 출처: HZDR / CASUS JULY 7, 2023 전자 구조로 알려진 물질의 전자 배열은 약물 설계 및 에너지 저장과 같은 기초 연구뿐만 아니라 응용 연구에서도 중요한 역할을 합니다. 그러나 다양한 시간 및 길이 척도에 걸쳐 높은 충실도와 확장성을 모두 제공하는 시뮬레이션 기술의 부족은 오랫동안 이러한 기술의 발전에 걸림돌이었습니다. 독일 괴를리츠에 있는 HZDR(Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf)의 고급 시스템 이해 센터(CASUS)와 미국 뉴멕시코주 앨버커키에 있는 샌디아 국립 연구소의 연구원들은 이제 기계 학습 기반 시뮬레이션 방법을 개척했습니다. 기존의 전자 구조 시뮬레이션 기술을 대체합니다. MALA(Materials Learning Algorithms) 소프트웨어 스택을 통해 이전에는 얻을 수 없었던 길이 척도에 액세스할 수 있습니다. 이 작업은 npj Computational Materials 저널에 게재되었습니다 . 전자는 근본적으로 중요한 기본 입자입니다. 서로 그리고 원자핵 과의 양자 역학적 상호 작용은 화학 및 재료 과학에서 관찰되는 수많은 현상을 일으킵니다. 물질의 전자 구조를 이해하고 제어하면 분자의 반응성, 행성 내의 구