Últimos artículos para Ciencia Computacional

Nuevos métodos mejoran las predicciones del plegamiento y comportamiento de proteínas usando aprendizaje automático.

Agiliza simulaciones de problemas complejos usando modelos de orden reducido y estrategias de manejo efectivas.

Explorando el método de Galerkin discontinuo hibridado para dinámicas de fluidos.

Un nuevo enfoque que usa aprendizaje por refuerzo mejora la eficiencia en la diagonalización de estados cuánticos.

SpComp mejora la eficiencia en cálculos de matrices dispersas mediante una optimización inteligente.

El paquete WFL simplifica las simulaciones atómicas y los potenciales interatómicos de aprendizaje automático.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión de las simulaciones de flujo compresible.

Estudia cómo los paseos cuánticos revelan el comportamiento complejo de las partículas en sistemas cuánticos.

Un nuevo enfoque mejora la generación de conformadores moleculares para el descubrimiento de fármacos.

Mol-GDL mejora las predicciones moleculares al integrar interacciones covalentes y no covalentes.

Mejorando las predicciones de plasma mediante métodos computacionales avanzados para la fusión nuclear.

Explorando el papel de los métodos de homotopía en la teoría de clústeres acoplados para mejores soluciones en química cuántica.

Los investigadores utilizan el aprendizaje automático para mejorar las simulaciones de partículas en el Gran Colisionador de Hadrones del CERN.

Un nuevo método de proyección mejora la precisión en la simulación de flujos de fluidos.

Este estudio analiza las condiciones para incrustar k-factores en hipergrafos k-partitos.

Este estudio se centra en calcular PDFs para entender la estructura del nucleón.

Este artículo explora un marco para manejar el ruido en computadoras cuánticas a través de la corrección parcial de errores.

Una mirada a las ecuaciones de transporte y su importancia en diferentes campos.

Explorando métodos y aplicaciones de ecuaciones diferenciales parciales estocásticas en varios campos.

Un nuevo algoritmo mejora la velocidad para resolver ecuaciones de Poisson-Boltzmann modificadas en sistemas cargados.

PINNsFormer mejora la precisión al resolver ecuaciones diferenciales parciales usando estructuras de Transformer avanzadas.

Nuevas herramientas mejoran el análisis de estructuras cristalinas y sus propiedades.

Explorando tensores de punto fijo y su papel en sistemas críticos.

Nuevos métodos adaptativos mejoran la inferencia bayesiana con Monte Carlo Hamiltoniano.

Explorando la eficiencia del Operador Neural Hiena para resolver ecuaciones en derivadas parciales.

Las mejoras del LHCb buscan mejorar el procesamiento de datos para la investigación de partículas.

PPIscreenML mejora la precisión en la identificación de interacciones de proteínas usando técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

Un nuevo marco mejora las predicciones para PDEs hiperbólicas complejas con discontinuidades.

Investigadores presentan un modelo para estudiar líquidos cuánticos de espín y sus interacciones con el entorno.

El aprendizaje automático mejora la teoría de funcionales de densidad para fluidos inhomogéneos.

Examinando la estabilidad de las olas en ecuaciones matemáticas a lo largo del tiempo.

Predicciones efectivas de simulaciones limitadas para interacciones explosivas complejas de jets.

Un nuevo método para medir el entrelazamiento cuántico usando la entropía de entrelazamiento SVD revela conexiones más profundas.

GACN combina GCL y GAN para mejorar el aprendizaje de representación de grafos.

Los investigadores mejoran el filtrado de datos en los experimentos de Belle II usando redes neuronales para identificar eventos relevantes.

Explorando cómo organizar estados cuánticos para mejorar la extracción de información.

Nuevo método simplifica simulaciones para problemas físicos complejos.

Una guía sobre el método de Raviart-Thomas para resolver problemas de valor en la frontera.

Explorando la estimación bayesiana para medir la temperatura con precisión en termometría cuántica.

Entender la decoherencia es clave para avanzar en las tecnologías de computación cuántica.