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Les techniques d'apprentissage machine améliorent la compréhension des systèmes quantiques et des transitions de phase.

Une nouvelle méthode améliore la performance des GNN avec des données bruyantes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'étude des structures protéiques et des interactions.

Explorer les complexités de la diffusion anormale à travers des modèles mathématiques avancés.

De nouvelles techniques améliorent efficacement les calculs des valeurs propres pour les matrices complexes.

En train de chercher des méthodes pour appliquer des conditions aux limites dans les simulations de l'équation de Schrödinger.

Les techniques d'informatique quantique améliorent les calculs des énergies moléculaires.

Cet article présente une nouvelle approche pour résoudre des systèmes hyperboliques non conservateurs avec précision.

Apprends comment les PINNs intègrent la physique avec des réseaux de neurones pour résoudre des équations complexes.

Un aperçu de la façon dont les DGGs améliorent la compréhension des interactions dynamiques dans les systèmes.

De nouvelles approches en conception de médicaments mettent l'accent sur la synthétisabilité des molécules pour de meilleurs résultats.

Étudier les points critiques en QCD dans des conditions extrêmes en utilisant des méthodes numériques de haute précision.

Combiner des états de produit matriciel et des polynômes de Chebyshev pour une approximation de fonction efficace.

De nouvelles méthodes simplifient la simulation des systèmes quantiques ouverts en physique quantique.

Explorer l'estimation de phase quantique en utilisant une particule dans un champ magnétique.

De nouvelles méthodes offrent des solutions efficaces pour les exponentielles d'opérateurs dans divers domaines.

Des chercheurs améliorent les modèles PDE neuronaux en utilisant des équations pré-entraînées de plus petite dimension pour de meilleures performances.

Apprends comment la compression avec perte et l'AMR améliorent la gestion des données dans les simulations.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des interactions et du comportement des charges protéiques.

Techniques pour améliorer la précision des solutions numériques en science et ingénierie.

Présentation de méthodes pour améliorer la stabilité énergétique et la positivité dans les flux de gradient.

Une nouvelle condition aux limites améliore les simulations de la reconnexion magnétique dans les environnements spatiaux.

Le nouveau solveur HOBO s'attaque à l'optimisation d'ordre supérieur en informatique quantique.

Présentation d'une nouvelle méthode pour prédire les sites de liaison à l'ADN dans les protéines en utilisant l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode accélère la réduction de l'ordre du modèle, améliorant l'efficacité dans les simulations complexes.

Cette étude améliore les calculs TDDFT en utilisant plusieurs GPU pour des systèmes moléculaires plus grands.

COLOSS simplifie la recherche sur la diffusion nucléaire grâce à des techniques de calcul avancées.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des interfaces électrochimiques grâce à l'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle hybride combine deux approches pour de meilleures insights sur la propagation des maladies.

Explore les concepts clés des variétés de Grassmann, des drapeaux et de Stiefel, et leurs applications.

CGRL s'attaque aux défis des GNNs, améliorant la classification malgré le biais de popularité et le bruit.

La recherche introduit un potentiel d'auto-interaction pour améliorer les prédictions de la Théorie de la Fonctionnelle de Densité.

Apprends comment la programmation dynamique inverse profonde s'attaque aux équations différentielles partielles non linéaires.

Un aperçu des complexités dans la modélisation des événements de fusion des étoiles à neutrons.

Découvrez PSNE, une méthode pour améliorer les embeddings de réseau de façon efficace et performante.

L'apprentissage automatique accélère les calculs de surfaces d'énergie potentielle pour des molécules comme l'éthanol.

Des recherches montrent une meilleure performance des modèles de langue grâce à une computation adaptative au moment du test.

Un aperçu des méthodes numériques de haut ordre pour la dynamique des fluides.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des fonctions des protéines en utilisant des techniques avancées.

L'IA facilite la création de circuits quantiques grâce à de meilleures méthodes de synthèse.