Física - Física computacional

Los investigadores simplifican las redes neuronales para descubrir información clave sobre la memoria y la toma de decisiones.

Las funciones de onda neuronales y los Pfaffianos mejoran significativamente las predicciones de la química cuántica.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de redes neuronales que resuelven ecuaciones diferenciales parciales.

Mejorar las medidas de velocidad mejora las simulaciones del comportamiento de partículas en varios campos científicos.

Aprende a aplicar condiciones de contorno transparentes para resolver la ecuación de Schrödinger numéricamente.

Este estudio revela nuevas ideas sobre la turbulencia en entornos espaciales.

Los investigadores mejoran las simulaciones de plasma con un nuevo método de integración numérica.

Un nuevo método basado en IA mejora la eficiencia en la inversión de forma completa.

RKGC mejora la precisión y consistencia en simulaciones de fluidos usando SPH.

Este artículo habla de cómo el aprendizaje automático ayuda a diseñar materiales microestructurados.

Un estudio revela nuevas ideas sobre el comportamiento de los hidrogeles bajo estrés.

Investigaciones revelan comportamientos complejos de electrones en MATBG usando técnicas computacionales avanzadas.

Nuevos algoritmos mejoran las predicciones de los estados fundamentales cuánticos usando datos limitados.

Un nuevo método combina el aprendizaje automático con el agrupamiento grueso para mejorar la modelización de materiales.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión de la predicción de la densidad de carga.

Un nuevo método utiliza aprendizaje profundo para mejorar los cálculos de energía en sistemas cuánticos de muchos cuerpos.

Este artículo habla sobre métodos innovadores para descubrir leyes de conservación en varios campos científicos.

Combinando métodos cuánticos y clásicos para abordar las ecuaciones de movimiento de fluidos.

Combinando física y geometría para mejorar las predicciones de dispersión acústica.

Una visión general de los flujos de dos fases y los modelos numéricos que los estudian.

Nuevas técnicas de ptychografía multifocal mejoran la imagen de materiales gruesos a escala atómica.

Una mirada a los SPIMs y su potencial en problemas de optimización.

Explorando el método de potencial efectivo optimizado para cálculos de fuerza precisos en materiales.

Una guía concisa para escribir y enviar efectivamente artículos científicos.

Una nueva función de pérdida, Astral, mejora el rendimiento de las redes neuronales informadas por la física.

Nuevos métodos mejoran la modelación de problemas electromagnéticos con interfaces usando redes neuronales.

Un nuevo algoritmo mejora la estimación de eigenestados en sistemas cuánticos.

Los investigadores estudian comportamientos inesperados en los flujos de fluidos a través de las ecuaciones de Euler y las singularidades.

Hallazgos recientes revelan que los púlsares de giro lento pueden emitir señales, cambiando lo que sabemos.

Una visión general de los materiales magnetoe eléctricos y la importancia del BiCoO para las tecnologías futuras.

Examinando el impacto del ruido estadístico en las estimaciones de la masa de neutrinos en la cosmología moderna.

Explorando el potencial de la computación cuántica en simulaciones de dinámica de fluidos.

Explorando métodos eficientes para simular la dinámica de vórtices en flujos de fluidos.

Este artículo simplifica el complejo mundo de los sistemas cuánticos.

Meent mejora las simulaciones electromagnéticas y el aprendizaje automático para el diseño de dispositivos ópticos.

Este documento examina cómo las varillas de Janus se organizan según su forma y enlaces.

HydraGNN usa aprendizaje automático para acelerar el descubrimiento y modelado de materiales.

La investigación mejora las simulaciones de sistemas binarios, aumentando la comprensión de las ondas gravitacionales.

Los investigadores usan IA para mejorar el modelado de materiales a través de un nuevo enfoque de aprendizaje profundo.

Explorando un nuevo método para predecir las propiedades en estado excitado de los materiales con alta precisión.