Últimos artículos para Ciencia Computacional

Un nuevo método predice el espaciado óptimo de mallas para simulaciones de fluidos, mejorando la eficiencia.

Un nuevo algoritmo mejora el muestreo en dinámica molecular usando flujos normalizadores y variables colectivas.

Este estudio presenta redes de tensor-train para mejorar la precisión y eficiencia de la simulación de flujo.

Un nuevo método mejora la precisión en problemas de reacción-difusión con perturbaciones singulares.

Este artículo habla de códigos de cuatro qudit para corregir errores de manera efectiva en la computación cuántica.

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

Examinando el comportamiento de fluidos con un método numérico para entenderlo mejor.

La investigación muestra que los métodos de condicionamiento mejoran la generación de moléculas similares a medicamentos.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la propagación de ondas.

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

Un nuevo método mejora el análisis de conjuntos de datos complejos usando técnicas avanzadas.

Descubre el papel del aprendizaje de operadores en el avance de predicciones basadas en datos en varios campos.

Explorando la dinámica de las estrellas de neutrones a través de simulaciones y observaciones avanzadas.

Estos modelos ayudan a los científicos a generar estructuras moleculares 3D complejas para el desarrollo de medicamentos.

Un nuevo enfoque mejora la escalabilidad de la computación cuántica con diseños modulares.

qFit-ligand mejora la comprensión de las formas de los ligandos y las interacciones con las proteínas.

Explorando nuevos métodos para simulaciones de sistemas cuánticos más efectivas.

Hallazgos recientes revelan la presencia y la importancia de la magia cuántica en los experimentos con quarks top.

SWIRL simplifica flujos de trabajo científicos complejos para mejorar la eficiencia y la interoperabilidad.

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

Mejorando métodos cuánticos para resolver la ecuación de Poisson en dinámica de fluidos.

Dos nuevos métodos para soluciones eficientes en ecuaciones e inclusiones usando reducción de varianza.

Explorando la entropía de enredo y su importancia en la mecánica cuántica.

Las ONG utilizan redes neuronales para simplificar la resolución de ecuaciones diferenciales parciales complejas de manera eficiente.

Una nueva métrica ofrece información sobre la aprendibilidad de circuitos cuánticos sin necesidad de un entrenamiento extenso.

GFN-ROM mejora la reducción de orden del modelo usando redes neuronales gráficas para simulaciones eficientes.

Los investigadores mejoran la identificación de glueballs usando un algoritmo de dos niveles en QCD en redes.

NeuralSCF combina aprendizaje automático con DFT para un análisis eficiente de la estructura electrónica.

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento para ecuaciones complejas usando escalado variable.

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.