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Les méthodes de Krylov évoluent pour simplifier l'analyse de systèmes quantiques complexes.

Un nouvel émulateur améliore la précision et l'efficacité dans l'étude des réactions nucléaires.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans la résolution des équations de transport des particules.

ProteinGPT simplifie l'étude des protéines grâce à un système de chat interactif.

Un filtre hybride améliore les méthodes numériques pour une meilleure précision dans les zones discontinues.

Cet article parle de l'utilisation de la décomposition tensorielle pour améliorer les PINNs dans la résolution d'équations complexes.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité dans la modélisation des systèmes complexes.

Explorer les méthodes de communication dans les supercalculateurs multi-GPU pour améliorer la performance.

Une exploration des processus d'entraînement complexes dans des réseaux de neurones étroits à deux couches.

Une approche hybride améliore les calculs d'équations des ondes dans plusieurs domaines.

Un aperçu des problèmes de valeurs propres et des méthodes pour les résoudre.

G2C3 améliore les simulations de la microturbulence plasma dans les dispositifs de fusion en utilisant des réseaux de neurones.

Explore la structure et les applications des graphes 2-quasi meilleur match en biologie.

Combiner les données DEER avec AlphaFold2 améliore les prédictions de forme des protéines.

Combiner Parareal et les réseaux de neurones permet de résoudre les EDO plus rapidement.

Examiner comment les dynamiques moyennes et le hasard améliorent les modèles d'apprentissage.

Découvrez l'importance et la flexibilité des protéines intrinsèquement désordonnées en biologie.

Les chercheurs utilisent la QCD en réseau pour découvrir les propriétés des nucléons et leurs interactions fondamentales.

Une nouvelle méthode pour simplifier les simulations dans les modèles basés sur des agents en combinant des agents similaires.

Les réseaux de neurones améliorent les solutions pour des équations différentielles partielles complexes.

Examiner la turbulence en se concentrant sur les équations d'Ekman-Navier-Stokes et les simulations numériques.

Une nouvelle approche utilisant Galerkin-Boltzmann et des réseaux de neurones pour analyser le comportement des fluides.

Une nouvelle méthode quantique améliore considérablement les calculs d'énergie moléculaire.

Des techniques comme l'apprentissage sur variétés aident les scientifiques à interpréter efficacement de gros jeux de données.

Le code Python avancé facilite l'étude des PDF de transverse en physique des particules.

Une étude sur l'ionisation de l'hydrogène en utilisant des simulations de dynamique moléculaire classique.

Combiner la décomposition de domaine et l'inférence d'opérateur pour des simulations plus rapides.

TomoPicker simplifie la recherche de particules dans les images Cryo-ET, ce qui réduit considérablement le travail manuel.

La recherche examine des états quantiques complexes dans les théories de jauge sur réseau en utilisant le modèle de Schwinger.

Explorer la fusion de l'apprentissage automatique et de la mécanique moléculaire pour de meilleures simulations.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour prédire la diffusion d'infos dans les systèmes quantiques.

Présentation de JuliaQCD, un logiciel pour simuler les interactions entre quarks et gluons en QCD.

Rationaliser les jumeaux numériques grâce à des modèles d'ordre réduit et à l'informatique haute performance.

Cet article parle des états vibratoires du méthanol et de leur importance.

Apprends comment des ensembles de bases spécialisés améliorent les prédictions des propriétés moléculaires.

Explore l'impact de PQAE et QAE sur le traitement des données quantiques.

BaNDyT combine des simulations et des réseaux pour faire avancer la recherche sur les protéines.

De nouvelles méthodes mélangent des réseaux neuronaux et des techniques d'éléments finis pour améliorer les simulations d'écoulement de fluide.

Combiner des méthodes traditionnelles avec l'IA pour améliorer les solutions PDE.

Une nouvelle méthode combine le calcul haute performance, l'informatique quantique et l'IA pour la chimie.