Últimos artículos para Ciencia Computacional

Nuevos métodos mejoran las predicciones de cómo las moléculas absorben y emiten luz.

Nuevos métodos mejoran las predicciones a largo plazo en la ciencia de materiales usando aprendizaje automático.

CoOMBE permite a los científicos simular cómo interactúa la luz con sistemas atómicos.

Los almacenes de datos más grandes mejoran el rendimiento y la precisión de los modelos de lenguaje basados en recuperación.

Estudiar la fusión de estrellas de neutrones revela información sobre la gravedad, la energía y la formación de elementos pesados.

Nuevas técnicas mejoran la precisión y eficiencia en la simulación de movimientos de partículas.

FragLlama adapta modelos de lenguaje para el diseño molecular innovador y el descubrimiento de medicamentos.

Un nuevo algoritmo mejora el rendimiento de la computación cuántica al optimizar múltiples operaciones objetivo al mismo tiempo.

Un nuevo modelo mejora la generación de grafos usando técnicas avanzadas de difusión.

Vinculando predicciones teóricas y datos experimentales a través de densidades espectrales en la teoría cuántica de campos.

Los investigadores desarrollan métodos para resolver ecuaciones FPL complejas de manera más eficiente.

Las técnicas de machine learning mejoran la comprensión de sistemas cuánticos y transiciones de fase.

Un nuevo método mejora el rendimiento de GNN con datos ruidosos.

Nuevo método mejora la eficiencia en el estudio de estructuras y interacciones de proteínas.

Explorando las complejidades de la difusión anómala a través de modelos matemáticos avanzados.

Nuevas técnicas mejoran cálculos de eigenvalores para matrices complejas de manera eficiente.

Investigando métodos para aplicar condiciones de contorno en las simulaciones de la ecuación de Schrödinger.

Las técnicas de computación cuántica mejoran los cálculos de energías moleculares.

Este artículo presenta un enfoque novedoso para resolver sistemas hiperbólicos no conservativos de manera precisa.

Aprende cómo los PINNs integran la física con redes neuronales para resolver ecuaciones complejas.

Una mirada a cómo los DGGs mejoran la comprensión de las interacciones dinámicas en los sistemas.

Nuevos enfoques en el diseño de fármacos priorizan la sintetizabilidad de moléculas para obtener mejores resultados.

Investigando puntos críticos en la QCD bajo condiciones extremas usando métodos numéricos de alta precisión.

Combinando estados de producto matricial y polinomios de Chebyshev para una aproximación de funciones eficiente.

Nuevos métodos simplifican la simulación de sistemas cuánticos abiertos en física cuántica.

Explorando la estimación de fase cuántica usando una partícula en un campo magnético.

Nuevos métodos ofrecen soluciones eficientes para exponentiales de operadores en varios campos.

Los investigadores mejoran los modelos de PDE neuronales usando ecuaciones de menor dimensión preentrenadas para un mejor rendimiento.

Aprende cómo la compresión con pérdida y AMR mejoran el manejo de datos en simulaciones.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de las interacciones y el comportamiento de la carga de proteínas.

Técnicas para mejorar la precisión de las soluciones numéricas en ciencia e ingeniería.

Introduciendo métodos para mejorar la estabilidad energética y la positividad en los flujos de gradiente.

Una nueva condición de frontera mejora las simulaciones de la reconexión magnética en entornos espaciales.

Nuevo solucionador HOBO aborda la optimización de orden superior en la computación cuántica.

Presentamos un nuevo método para predecir sitios de unión de ADN en proteínas usando aprendizaje profundo.

Un nuevo método acelera la reducción del orden del modelo, mejorando la eficiencia en simulaciones complejas.

Este estudio mejora los cálculos de TDDFT usando múltiples GPUs para sistemas moleculares más grandes.

COLOSS simplifica la investigación sobre dispersión nuclear a través de técnicas computacionales avanzadas.

Un nuevo modelo mejora la comprensión de las interfaces electroquímicas a través del aprendizaje automático.

Un nuevo modelo híbrido combina dos enfoques para ofrecer mejores conocimientos sobre la propagación de enfermedades.