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Un algoritmo ligero mejora la precisión de la simulación de daños por radiación en detectores de silicio.

La investigación sobre qutrits revela un mejor rendimiento para operaciones cuánticas, especialmente la puerta Toffoli.

Investigación sobre líquidos cuánticos de espín y estados magnéticos complejos usando el modelo de espín-Kitaev-Heisenberg.

Nuevas técnicas mejoran nuestra capacidad para estudiar superredes y sus propiedades electrónicas.

Nuevos modelos de pared deslizante mejoran la precisión y la eficiencia en la simulación de flujos turbulentos.

Explorando la conexión entre defectos topológicos y sistemas biológicos en nemáticos activos.

Este artículo destaca métodos clave para mejorar el diseño de turbomáquinas a través de simulaciones por computadora.

Una inmersión profunda en el magnetismo a través del análisis de la ecuación de Landau-Lifshitz.

Se presenta un nuevo enfoque para la simulación eficiente de sistemas Coulomb cuasi-2D.

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

Un nuevo método mejora la eficiencia en el diseño de circuitos cuánticos.

Un nuevo método mejora las predicciones de la estructura nuclear al tener en cuenta las interacciones de tres cuerpos.

Analizando métodos numéricos en ciencia de materiales para problemas de campo de fase.

Una mirada a cómo la dinámica de parches mejora las técnicas de modelado multiescala.

Descubre cómo las características aleatorias simplifican cálculos complejos en el aprendizaje automático.

Combinar IA y HPC mejora las simulaciones para la investigación científica.

Un nuevo método para estimar la densidad de bordes en grafos aleatorios mientras se asegura la privacidad.

Este estudio examina la relación entre las estructuras de Hopf-Galois y las extensiones de campo.

Una mirada a usar estabilización dinámica en simulaciones de QCD para mejorar la precisión.

Aprende sobre los IPMs y cómo el MLMC mejora su rendimiento en varias aplicaciones.

Un nuevo método maneja eficientemente las formaciones de choque en la ecuación de Burgers.

Explorando el papel de las triangulaciones en la comprensión de las variedades de Calabi-Yau.

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

Método innovador integra la densidad de electrones para mejorar las predicciones de propiedades moleculares.

La investigación sobre métodos precisos de energía de enlace mejora la comprensión de los núcleos atómicos.

Un enfoque nuevo revela cómo interactúan las partículas pequeñas bajo diferentes condiciones.

Explorando el papel de DMC en el estudio de materiales 2D.

Examinando propiedades y aplicaciones de los polinomios lorentzianos en matemáticas.

FAdam optimiza el entrenamiento de aprendizaje automático con técnicas mejoradas para obtener mejores resultados.

Los investigadores utilizan aprendizaje automático para predecir parámetros de Hubbard importantes para los materiales.

Una visión general de DMFT y su papel en el estudio de sistemas de electrones fuertemente interactuantes.

Un nuevo método para la clasificación usando hipergrafos mejora la precisión en la categorización de datos.

Una mirada a cómo las máquinas Ising mejoran las técnicas de optimización.

Este artículo habla sobre las ventajas de la Red Neuronal Espectral de Chebyshev para resolver ecuaciones diferenciales.

Un enfoque nuevo para analizar datos de tripletas en experimentos de física de partículas.

Este artículo investiga el comportamiento integral relacionado con la función zeta de Riemann.

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

Analizando la convergencia del SGD con momentum a través de métodos basados en ventanas de tiempo.

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Este artículo revisa métodos para mejorar la precisión en problemas de mínimos cuadrados usando diferentes niveles de precisión.