Últimos artículos para Ciencia Computacional

Cómo las redes cuánticas están transformando la comunicación y la computación seguras.

LPNets mejoran la simulación de sistemas hamiltonianos, manteniendo propiedades esenciales.

Un nuevo modelo mejora la precisión de las simulaciones en sistemas biológicos.

Estudiar sistemas cuánticos-semiclasicos mixtos mejora la comprensión de fenómenos físicos complejos.

La investigación revela cómo las mutaciones afectan el comportamiento de las proteínas, ayudando a aplicaciones médicas futuras.

Una mirada al uso del método híbrido de alto orden para ecuaciones biharmónicas.

Una mirada al paquete de simetrías de red para la física cuántica de muchos cuerpos.

Revoluciona la forma en que visualizamos datos de alta dimensión usando conocimiento previo.

Graph-JEPA ofrece un nuevo método para analizar datos de gráficos complejos de manera efectiva.

El aprendizaje Hamiltoniano avanza en la comprensión de los sistemas cuánticos, centrándose en los estados estacionarios y la degeneración.

PolyGET combina velocidad y precisión en simulaciones de polímeros, mejorando la investigación científica.

La investigación revela conexiones entre la no estabilización y el entrelazamiento en sistemas cuánticos.

Nuevas técnicas mejoran significativamente la eficiencia y el rendimiento de la memoria cuántica usando vapor atómico de bario.

Aprende sobre ROMC y su aplicación en inferencia sin verosimilitud.

El aprendizaje automático mejora el muestreo en la cromodinámica cuántica en retículos para hacer predicciones más precisas.

Una mirada a métodos de agrupamiento mejorados usando búsqueda local de intercambio múltiple.

Explorando el papel de las funciones de respuesta en la física cuántica y sus aplicaciones prácticas.

La investigación revela nuevas conexiones entre la geometría de la red y el comportamiento crítico del modelo de Ising.

Nuevas técnicas en CORSIKA 8 mejoran el análisis de señales de radio para partículas de alta energía.

Un nuevo método mejora el procesamiento de redes de tensores dispersos, aumentando el rendimiento.

Combinar JAX y Firedrake potencia los métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales parciales.

Combinar el aprendizaje automático y OFDFT mejora la eficiencia y precisión del análisis molecular.

Nuevos métodos mejoran las simulaciones de sistemas multiescala con mayor precisión y estabilidad.

Nuevos conjuntos de bases mejoran los cálculos para elementos pesados, mejorando las predicciones de propiedades de materiales.

Un nuevo algoritmo de co-programación mejora la gestión de recursos en sistemas de computación de alto rendimiento.

Explorando las implicaciones de los potenciales exponenciales en sistemas cuánticos.

Un enfoque novedoso para abordar PDEs elípticas con fronteras irregulares.

Nuevos métodos mejoran la muestreo de distribuciones complejas para estimaciones precisas.

Aprovechando redes tensoriales de Grassmann para simplificar cálculos complejos en física teórica.

Este artículo presenta un método para resolver la ecuación NLS mientras se conserva la masa y la energía.

Un nuevo método mejora el estudio de la dinámica de matrices complejas a lo largo del tiempo.

Usando redes tensoriales para optimizar ecuaciones de transporte de neutrones en ingeniería nuclear.

Las mejoras recientes reducen el tiempo de análisis en experimentos de plasma, aumentando la eficiencia en la recolección de datos.

Un nuevo método mejora la evaluación de candidatos a fármacos aprovechando estructuras moleculares en 3D.

Una comparación detallada de los métodos GMLS y RBF-FD para cálculos precisos de derivadas en superficies.

Explorando cómo los eventos cuánticos son diferentes de los clásicos en las relaciones causales.

Los métodos cuánticos combinados con enfoques clásicos mejoran los cálculos de las funciones de Green.

Métodos innovadores para manejar errores en la computación cuántica son clave para obtener resultados precisos.

Los investigadores desarrollan un modelo que mejora la estabilidad en las simulaciones de dinámica molecular.

Usando la computación cuántica analógica para mejorar las predicciones de moléculas de agua alrededor de proteínas para el diseño de fármacos.