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Explora cómo el Monte Carlo cuántico puede transformar la modelación y el análisis económico.

Nuevas técnicas mejoran las simulaciones del modelo de Schwinger usando computación cuántica.

Un nuevo enfoque para mejorar las predicciones de propiedades moleculares en IA usando adición de tareas.

Investigadores desarrollan un método para cálculos eficientes en cadenas de espín cuántico a altas temperaturas.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento del modelo con menos datos.

Nuevos métodos para analizar de manera eficiente los cambios en redes de grafos ponderados.

Un nuevo método para mejorar las GNNs en el análisis molecular.

Un nuevo método mejora el aprendizaje activo para un mejor rendimiento en el machine learning.

Nuevo método mejora la precisión de la simulación de la atmósfera solar y las interacciones fluidas.

Explorando correcciones de energía y polarización del vacío en sistemas atómicos muónicos.

Una nueva forma de ver cómo analizar las respuestas de los materiales usando susceptibilidad en química cuántica.

Explora cómo el teorema cosmológico de Conway transforma secuencias de números a través de la derivación audioactiva.

Los investigadores usan aprendizaje automático para mejorar las predicciones de materia nuclear infinita de manera eficiente.

Los desarrollos recientes en algoritmos cuánticos y hardware muestran un gran potencial para la eficiencia.

Una mirada a los potenciales sexticos y Morse en mecánica cuántica.

GenCFD usa IA para mejorar el cálculo del flujo de fluidos, aumentando la velocidad y precisión.

Los qudits están cambiando el panorama de la computación cuántica al permitir un procesamiento de información superior.

Nuevas técnicas facilitan la evaluación de integrales de Feynman complejas usando supercomputadoras.

Un estudio explora cómo la tensión afecta las propiedades magnéticas del 1T-VSe.

Este artículo explora los grafos bicoloreados por aristas y su importancia en matemáticas y física.

Presentando la aproximación de puntos de cuadrícula para manejar grandes conjuntos de datos de manera efectiva.

Examinando la fusión de modelos de aprendizaje automático especializados y su colaboración.

Un programa reduce integrales tensoriales complejas para cálculos de interacción de partículas.

Una mirada simplificada a cómo la LQFT nos ayuda a estudiar partículas diminutas.

Una nueva mirada al modelo de Hopfield cuántico revela nuevos hallazgos.

Descubriendo nuevas fases en redes de Kondo a través de spins y simulaciones.

Los KANs ofrecen flexibilidad y eficiencia en el aprendizaje automático en comparación con los MLPs.

Descubre cómo el método LOD simplifica desafíos complejos a múltiples escalas.

Explorando nuevos métodos para analizar materiales complejos usando la Teoría de Funcionales de Densidad.

Un nuevo método agiliza los cálculos de materiales para obtener resultados mejores y más rápidos.

Los investigadores abordan las complejidades en el diseño de estelatores utilizando la exploración del eje magnético.

Los investigadores mejoran la simulación cuántica usando métodos TRG y HOTRG.

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Un enfoque nuevo mejora la descomposición en modo dinámico para datos de flujo de fluidos ruidosos.

Los científicos usan la separación de eigenpares para resolver desafíos cuánticos de manera eficiente.

Los científicos estudian átomos de Rydberg para descubrir los secretos de las fases y transiciones cuánticas.

Este artículo explora cómo el recocido cuántico ayuda a entender las estructuras nucleares.

Los investigadores utilizan el aprendizaje profundo para predecir propiedades de cristales fotónicos de manera eficiente.

Una mirada a la fusión de modelos ponderados por peso y su impacto en el rendimiento del deep learning.

Una mirada a los métodos computacionales en la teoría de categorías y sus aplicaciones.