Derniers articles pour Science computationnelle

Des recherches mettent en lumière la structure et la stabilité des nanodisques avec apoE3.

Un aperçu de la connectivité algébrique en théorie des graphes, en se concentrant sur les arbres et leurs structures.

Cet article examine le lien entre l'apprentissage profond et les méthodes de groupe de renormalisation en utilisant le modèle d'Ising.

Ce papier examine les propriétés des puissances de graphes planaires et leurs implications.

Une méthode pour améliorer les transformateurs de graphes de manière efficace et avec moins de ressources.

Explorer comment des objets massifs manipulent la lumière et révèlent la matière noire.

Utiliser des GPU pour accélérer les simulations de réservoir peut améliorer l'efficacité et réduire les temps de calcul.

Un aperçu des méthodes aléatoires pour approximer la profondeur de Tukey dans des données complexes.

De nouvelles méthodes de calcul améliorent la conception de l'ARNm pour les vaccins et les thérapies.

MULAN intègre des données séquentielles et structurelles pour mieux comprendre les protéines.

L'apprentissage automatique transforme la reconstruction d'événements en physique des particules, améliorant la précision et l'efficacité.

Comment les réseaux quantiques transforment la communication et le calcul sécurisés.

Les LPNets améliorent la simulation des systèmes hamiltoniens, en préservant des propriétés essentielles.

Un nouveau modèle améliore la précision des simulations dans les systèmes biologiques.

Étudier des systèmes quantiques-semiclassiques mixtes aide à mieux comprendre des phénomènes physiques complexes.

Des recherches montrent comment les mutations influencent le comportement des protéines, ce qui aide pour les futures applications médicales.

Un aperçu de l'utilisation de la méthode hybride d'ordre élevé pour les équations biharmoniques.

Un aperçu du paquet lattice-symmetries pour la physique quantique à plusieurs corps.

Révolutionne la façon dont on visualise les données de haute dimension en utilisant des connaissances préalables.

Graph-JEPA propose une nouvelle méthode pour analyser efficacement des données de graphes complexes.

L'apprentissage hamiltonien fait avancer la compréhension des systèmes quantiques, en se concentrant sur les états stationnaires et la dégénérescence.

PolyGET allie rapidité et précision dans les simulations de polymères, améliorant la recherche scientifique.

Des recherches montrent des liens entre le fait de ne pas être stabilisé et l'entrelacement dans les systèmes quantiques.

De nouvelles techniques améliorent considérablement l'efficacité et la performance de la mémoire quantique en utilisant de la vapeur atomique de baryum.

Apprends tout sur le ROMC et son utilisation dans l'inférence sans vraisemblance.

L'apprentissage automatique booste l'échantillonnage en chromodynamique quantique sur réseau pour des prévisions plus précises.

Un aperçu des méthodes de clustering améliorées avec la recherche locale multi-swap.

Explorer le rôle des fonctions de réponse en physique quantique et leurs applications pratiques.

Des recherches montrent de nouvelles connexions entre la géométrie des réseaux et le comportement critique du modèle d'Ising.

De nouvelles techniques dans CORSIKA 8 améliorent l'analyse des signaux radio pour les particules de haute énergie.

Une nouvelle méthode améliore le traitement des réseaux de tenseurs clairsemés, boostant la performance.

Combiner JAX et Firedrake améliore les méthodes numériques pour résoudre des équations différentielles partielles.

Combiner l'apprentissage machine et l'OFDFT améliore l'efficacité et la précision de l'analyse moléculaire.

De nouvelles méthodes améliorent les simulations de systèmes multiscales avec plus de précision et de stabilité.

De nouveaux ensembles de bases améliorent les calculs pour les éléments lourds, rendant les prédictions des propriétés des matériaux encore plus précises.

Un nouvel algorithme de co-planification améliore la gestion des ressources dans les systèmes de calcul haute performance.

Explorer les implications des potentiels exponentiels dans les systèmes quantiques.

Une nouvelle approche pour traiter les PDE elliptiques avec des frontières irrégulières.

De nouvelles méthodes améliorent l'échantillonnage à partir de distributions complexes pour des estimations précises.

Exploiter les réseaux de tenseurs de Grassmann pour simplifier des calculs complexes en physique théorique.