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Dynamics）是用于在大规模并行计算机上快速模拟大分子体系的并行分子动力学代码。NAMD用经验力场，如Amber，CHARMM和Dreiding，通过数值求解运动方程计算原子轨迹。浏览器访问，简单易用,独享HPC集群，安全高效,高性能计算，快捷流畅,集群弹性伸缩，成本可控,云端 数据管理 ，轻松维护来自：其他导体(PEC/PMC)边界；集总端口、波端口激励和入射波激励；离散点求解、插值求解和快速模型缩减求解；集总原件(Lumped RLC)、阻抗(lmpedance)边界;各项异性等复杂材料;分布式并行求解，按需求解和实时在线后处理数据。适用于天线/天线阵列设计;RF/微波组件设计;来自：其他
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网格数量提高边界捕捉精度。 (3).求解器模块• Simetherm采用有限体积法求解器，支持流 热耦合计算，同时结合电子散热相关行业经验，提供高精度的仿真模拟；• 流动计算：提供了同位网格下的分离式与耦合式方法求解流动，具备层流与湍流求解功能，可进行稳态与瞬态流动传热分析；•来自：其他![]()
LUX是基于多面体非结构网格系统和有限体积法的通用流体动力学仿真软件，现已开发比较完善的单相可压缩流动求解器、多相不可压缩流动求解器、固体传热求解器、DSMC求解器、气动声学求解器（FW-H）、丰富的湍流模型、多孔介质模型、多相/多组分模型（VOF /双欧拉模型/混合物模型）、滑来自：其他![]()
数值计算求解器 数值计算求解器 数值计算求解器基于各种数值计算方法，高效求解CAE（Computer Aided Engineering）仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能（AI）加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。来自：帮助中心![]()
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兼容Python和M语言，支持Julia与Python、C/C++、Fortran、M等其他编程语言的相互调用高性能数学计算引擎● 内置基础数学、符号计算、曲线拟合、优化、全局优化等大量数学函数 ● 实现复杂科学与工程数学问题的简洁表达，通过Julia特别设计的编译运行机制提供高效计算能力数据分析与可视化●来自：其他![]()
方案价值 打破信息壁垒，多部门高效协同 多版计划提前预案，决策更科学 专家咨询 高性能求解器驱动供应链端到端智能决策 高性能求解器驱动供应链端到端智能决策 高性能求解建模能力 高性能自研底层求解器+算法建模能力，为大规模人工智能决策提供计算服务 运筹优化与机器学习算法引擎，为复杂的业务提供建模与计算能力来自：解决方案![]()
、波传播、物相界面演化等问题的求解，适用于爆轰波SimArk Dynamics多物理场与显式动力学仿真软件，基于显式动力学有限元分析技术，提供网格自适应重划分功能以及并行加速计算功能，实现高应变率场景下的速度和压力场、波传播、物相界面演化等问题的求解，适用于对爆轰波动态演化、水下来自：其他![]()
调用数学规划求解器服务 输入准备 调用服务 查询结果 父主题： 使用Postman调试服务API来自：帮助中心![]()
效率大幅度提升AI加持的智能求解引擎，求解效率大幅提升多工厂生产计划排产，实现保障供应-存货成本-生产均衡综合最优智能排产，提高流水线的整体均衡程度和生产效率 决策优化整体端到端流程,易用高效建模工具，建模效率大幅度提升,AI加持的智能求解引擎，求解效率大幅提升,智能排产，提高流水线的整体均衡程度和生产效率来自：其他![]()
生成，支持多核CPU并行，粒子生成效率优于每百万单元一分钟。求解器：对前处理生成的粒子文件生成粒子法向文件。基于SPH的粒子求解器，鲁棒的压力和密度算法。部件的运动支持表格化快速定义，也支持导入外部运动路径文件。数值求解计算采用双精度，提高计算的精度。支持多核CPU并行，提高计算来自：其他![]()
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