von K-Dense-AI
qutip ist eine Python-Skill für Quantensimulation in der Physik und eignet sich für offene Quantensysteme, Dissipation, Zeitentwicklung und Quantenoptik. Nutzen Sie diesen qutip-Leitfaden für Mastergleichungen, Lindblad-Dynamik, Dekohärenz, Cavity QED, Simulationen von Zuständen und Operatoren sowie Beispiele aus Scientific Python. Nicht geeignet für schaltungsbasierte Quantencomputer.
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qiskit ist eine IBM-Quantum-Computing-Skill für das Erstellen von Schaltkreisen, die Auswahl von Backends, das Transpilieren für Hardware und das Ausführen von Jobs auf Simulatoren oder IBM-Quantum-Geräten. Sie eignet sich besonders für qiskit-Anwendungen in Chemie, Optimierung und Machine Learning, vor allem wenn Sie praxisnahe Installations- und Ausführungshinweise brauchen statt einer rein theoretischen qiskit-Anleitung.
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simpy ist ein Python-Framework für prozessbasierte diskrete Ereignissimulation. Diese simpy-Skill hilft dabei, Warteschlangen, Ressourcen und zeitbasierte Ereignisse zu modellieren – etwa für Fertigung, Serviceprozesse, Logistik, Netzwerke und simpy für Data Analysis, wenn Sie Erkenntnisse zu Wartezeiten, Auslastung, Durchsatz oder Engpässen benötigen.
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Rowan ist eine cloud-native Plattform für molekulare Modellierung und Workflows in der medizinischen Chemie mit Python-API. Das rowan Skill eignet sich besonders für die Batch-pKa-Vorhersage, Konformer- und Tautomer-Ensembles, Docking, Cofolding, molekulare Dynamik, Permeabilität und Deskriptor-Workflows, wenn reproduzierbare, programmatische Abläufe gefragt sind, ohne lokale HPC- oder GPU-Infrastruktur selbst zu betreiben.
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Die molecular-dynamics-Skill hilft dir dabei, Molekulardynamik-Simulationen mit OpenMM und MDAnalysis für Scientific Workflows einzurichten, auszuführen und auszuwerten. Sie eignet sich für Proteinstabilität, Ligandenbindung, konformationelles Sampling und Trajektorienanalysen wie RMSD, RMSF, Kontaktkarten und freie-Energie-Flächen. Der Fokus liegt auf praxisnaher Einrichtung, Force Fields und reproduzierbarer Ausführung.
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fluidsim ist ein Scientific-Python-Framework für Simulationen der Strömungsmechanik. Es eignet sich für Navier-Stokes, Flachwasser, geschichtete Strömungen, Turbulenz, Wirbeldynamik und geophysikalische Strömungen. Unterstützt werden pseudospektrale FFT-Methoden, MPI/HPC-Workflows sowie Konfiguration, Ausführung und Post-Processing.
