Des chercheurs combinent la thermodynamique et l'algèbre linéaire pour résoudre des problèmes efficacement.
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La science de pointe expliquée simplement
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Des chercheurs explorent des méthodes sans laser pour améliorer les ordinateurs quantiques à ions piégés.
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Ce document parle des méthodes pour analyser des données de séries chronologiques complexes avec plusieurs variables.
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Une nouvelle méthode permet de protéger la vie privée dans l'apprentissage profond grâce à des approximations polynomiales.
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Un logiciel pour étudier les structures électroniques des matériaux via des simulations.
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Une nouvelle méthode combine l'IA et la physique pour s'attaquer à des problèmes inverses complexes.
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Explorer le concept de Temps de Premier Passage dans les mesures quantiques.
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Une nouvelle approche hybride améliore l'analyse des problèmes élasto-plastiques.
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Des chercheurs combinent des méthodes classiques avec du machine learning pour de meilleures prédictions moléculaires.
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Les chercheurs utilisent la spectroscopie d'absorption des rayons X pour analyser le comportement moléculaire de l'eau liquide.
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Examen du comportement et des propriétés des larges couches dans les réseaux de neurones profonds.
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Une nouvelle méthode améliore les calculs de flux de fluide et de pression.
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Cet article parle des techniques pour analyser les interactions des particules en physique.
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Cet article parle de la transformée de diffusion inverse numérique pour l'équation DNLS.
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De nouvelles méthodes en physique quantique des systèmes à plusieurs corps montrent des promesses pour améliorer les études sur les interactions des particules.
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Cet article présente une méthode pour simuler des systèmes quantiques dans de grands environnements.
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Une approche plus simple promet des calculs efficaces des moments magnétiques en physique des particules.
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Un aperçu des orbites nilpotentes spéciales et de leur importance en théorie de la représentation.
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ShadowNet combine des ombres classiques et des réseaux de neurones pour améliorer l'apprentissage des systèmes quantiques.
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Explore la relation entre les courbes modulaires et leurs sous-groupes cuspides.
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Cette étude explore comment le post-traitement améliore l'efficacité de l'optimisation bayésienne dans des problèmes complexes.
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Une nouvelle méthode simplifie les calculs pour étudier le comportement des électrons dans des molécules complexes.
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Une méthode pour améliorer la rapidité de prise de décision dans les systèmes de contrôle prédictif par modèle.
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La recherche propose de nouvelles méthodes pour calculer les fonctions génératrices en théorie quantique des champs.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des simulations et modélisations en physique complexe.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'analyse de données complexes en utilisant des particules de Riesz pondérées.
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Une méthode pour améliorer les prévisions du modèle en utilisant plusieurs noyaux en même temps.
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AFsample2 améliore les prédictions de forme des protéines grâce à des méthodes d'échantillonnage innovantes.
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Une nouvelle méthode améliore les calculs d'énergie d'état fondamental pour les noyaux de masse impair.
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Le soft merging améliore le deep learning en combinant les modèles de manière efficace et efficace.
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Un nouveau cadre améliore l'étude du glasma dans les collisions d'ions lourds.
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Examiner les relations entre les courbes elliptiques à travers l'isogénie et les contraintes de hauteur.
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De nouveaux projecteurs améliorent la précision des modèles dans la diffusion électromagnétique à basse fréquence.
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Une étude révèle des comportements complexes des bosons dans une configuration à deux chaînes.
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Un regard sur les systèmes de spin quantiques et la méthode de la fonction de Green pour l'analyse.
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Explorer les complexités du transport optimal et le rôle des potentiels de Kantorovich.
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Une nouvelle approche pour utiliser des réseaux de neurones avec des structures de données complexes.
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Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité des arbres de décision pour les gros ensembles de données.
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Examiner comment les modèles d'apprentissage automatique améliorent les prédictions dans la recherche sur les matériaux.
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