Articoli più recenti per Metodi Computazionali

Esaminando la fusione di modelli di machine learning specializzati e la loro collaborazione.

Un programma riduce integrali tensoriali complessi per calcoli di interazione tra particelle.

Uno sguardo semplificato su come la LQFT ci aiuta a studiare particelle piccolissime.

Uno sguardo fresco al modello di Hopfield quantistico rivela nuove intuizioni.

Scoprendo nuove fasi nei reticoli Kondo tramite spin e simulazioni.

I KAN offrono flessibilità ed efficienza nel machine learning rispetto agli MLP.

Scopri come il metodo LOD semplifica le sfide multiscala complesse.

Esplorare nuovi metodi per analizzare materiali complessi usando la Teoria del Funzionale di Densità.

Un nuovo metodo semplifica i calcoli dei materiali per risultati migliori e più veloci.

I ricercatori affrontano le complessità nel design dei stellarator usando l'esplorazione dell'asse magnetico.

I ricercatori migliorano la simulazione quantistica usando i metodi TRG e HOTRG.

Scopri come il campionamento aritmetico migliora la generazione di testo nei modelli linguistici.

Un nuovo approccio migliora la decomposizione in modalità dinamica per i dati di flusso fluido rumorosi.

Gli scienziati usano la separazione degli autovalori per risolvere le sfide quantistiche in modo efficiente.

Gli scienziati studiano gli atomi di Rydberg per svelare i segreti delle fasi quantistiche e delle transizioni.

Questo articolo esplora come l'annealing quantistico aiuti a comprendere le strutture nucleari.

I ricercatori usano il deep learning per prevedere in modo efficiente le proprietà dei cristalli fotonici.

Uno sguardo alla fusione dei modelli pesati e al suo impatto sulle prestazioni del deep learning.

Uno sguardo ai metodi computazionali nella teoria delle categorie e alle loro applicazioni.

Un metodo per sistemare gli errori di misura nel calcolo quantistico, migliorando l'affidabilità.

Un nuovo metodo semplifica l'addestramento per le reti neurali spiking efficienti dal punto di vista energetico.

Uno sguardo alla modellazione a campo di fase e all'importanza della stabilità numerica nelle simulazioni.

Un nuovo metodo semplifica l'adattamento dei dati sperimentali per i fisici.

Nuovo kernel migliora i processi gaussiani per previsioni dati più precise.

Scopri come svelare il comportamento del sistema attraverso i modelli dei dati e l'identificazione dei modelli.

Un'esplorazione di come CAMPS riduce l'intreccio nelle catene di spin quantistico.

Questo studio presenta un nuovo metodo per calcolare i livelli energetici usando l'equazione di Dirac.

Scopri come un nuovo metodo accelera il riconoscimento delle immagini.

Il nuovo set di basi vDZP offre risultati rapidi e precisi nei calcoli di chimica quantistica.

Semplificare calcoli complessi in matematica ad alta dimensione con un nuovo metodo di cubatura.

Uno sguardo ai sistemi di controllo con equazioni differenziali paraboliche.

Il machine learning migliora la velocità e l'accuratezza nella costruzione dei diagrammi di fase per i materiali.

Scopri le proprietà uniche degli isotopi del calcio e il loro significato.

Gli scienziati usano l'apprendimento per rinforzo per migliorare le connessioni tra le particelle quantistiche.

Uno sguardo all'ottimizzazione dei modelli di machine learning usando funzioni quasi-convesse.

Combinare TDA e CNN migliora la precisione del riconoscimento immagini sfruttando dati diversi.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza negli studi sul comportamento dei materiali.

Gli scienziati migliorano i progetti per i dispositivi magnetici usando algoritmi avanzati e metodi innovativi.

Uno sguardo agli strumenti usati per studiare il comportamento atomico.

I scienziati investigano come diversi metodi influenzano i calcoli del band gap nei materiali.