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Los investigadores combinan termodinámica y álgebra lineal para resolver problemas de manera eficiente.

Los investigadores exploran métodos sin láser para mejorar las computadoras cuánticas de iones atrapados.

Este documento habla sobre métodos para analizar datos de series temporales complejas con múltiples variables.

Un nuevo método permite la protección de la privacidad en el aprendizaje profundo a través de aproximaciones polinómicas.

Un paquete de software para estudiar las estructuras electrónicas de los materiales a través de simulaciones.

Un nuevo método combina IA y física para abordar problemas inversos complejos.

Explorando el concepto de Tiempo de Primer Paso en mediciones cuánticas.

Un nuevo enfoque híbrido mejora el análisis de problemas elasto-plásticos.

Los investigadores combinan métodos clásicos con aprendizaje automático para hacer mejores predicciones moleculares.

Los investigadores usan espectroscopia de absorción de rayos X para analizar el comportamiento molecular del agua líquida.

Examinando el comportamiento y las propiedades de capas anchas en redes neuronales profundas.

Un nuevo método mejora los cálculos de flujo de fluidos y presión.

Este artículo habla sobre técnicas para analizar interacciones de partículas en física.

Este artículo habla sobre la transformada inversa de dispersión numérica para la ecuación DNLS.

Nuevos métodos en la física de muchos cuerpos cuánticos prometen mejorar los estudios de interacción de partículas.

Este artículo presenta un método para simular sistemas cuánticos en entornos grandes.

Un enfoque más simple promete cálculos eficientes de momentos magnéticos en física de partículas.

Una mirada a las órbitas nilpotentes especiales y su importancia en la teoría de las representaciones.

ShadowNet combina sombras clásicas y redes neuronales para mejorar el aprendizaje de sistemas cuánticos.

Explora la relación entre las curvas modulares y sus subgrupos cúspides.

Este estudio explora cómo el postprocesamiento mejora la eficiencia de la optimización bayesiana en problemas complejos.

Un nuevo método simplifica los cálculos para estudiar el comportamiento de los electrones en moléculas complejas.

Un método para mejorar la velocidad de toma de decisiones en sistemas de Control Predictivo por Modelo.

La investigación ofrece nuevos métodos para calcular funciones de generación en la teoría cuántica de campos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en simulaciones y modelados de física complejos.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el análisis de datos complejos usando partículas Riesz ponderadas.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de simulación en física de partículas.

Un método para mejorar las predicciones del modelo usando múltiples núcleos al mismo tiempo.

AFsample2 mejora las predicciones de la forma de proteínas mediante métodos de muestreo innovadores.

Nuevo método mejora los cálculos de energía del estado fundamental para núcleos de masa impar.

La fusión suave mejora el aprendizaje profundo al combinar modelos de manera eficiente y efectiva.

Un nuevo marco mejora el estudio del glasma en colisiones de iones pesados.

Examinando relaciones entre curvas elípticas a través de isogenias y restricciones de altura.

Nuevos proyectores mejoran la precisión del modelado en la dispersión electromagnética a bajas frecuencias.

Un estudio revela comportamientos complejos de bosones en un sistema de dos cadenas.

Una mirada a los sistemas de espín cuántico y el método de la función de Green para el análisis.

Explorando las complejidades del transporte óptimo y el papel de los potenciales de Kantorovich.

Un enfoque nuevo para usar redes neuronales con estructuras de datos complejas.

Un nuevo método mejora la precisión y eficiencia de los árboles de decisión para grandes conjuntos de datos.

Examinando cómo los modelos de aprendizaje automático mejoran las predicciones en la investigación de materiales.