Articoli più recenti per Metodi Computazionali

Nuovo metodo migliora l'accuratezza delle simulazioni dell'atmosfera solare e delle interazioni fluidi.

Esplorando le correzioni energetiche e la polarizzazione del vuoto nei sistemi atomici muonici.

Una nuova prospettiva sull'analisi delle risposte dei materiali usando la suscettibilità nella chimica quantistica.

Esplora come il teorema cosmologico di Conway trasforma le sequenze numeriche attraverso la derivazione audioattiva.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare le previsioni della materia nucleare infinita in modo efficiente.

Gli sviluppi recenti negli algoritmi quantistici e nell'hardware mostrano un grande potenziale per l'efficienza.

Uno sguardo ai potenziali sestici e Morse nella meccanica quantistica.

GenCFD usa l'IA per migliorare il calcolo del flusso dei fluidi, aumentando velocità e precisione.

I qudits stanno cambiando il panorama del calcolo quantistico permettendo una gestione dell'informazione superiore.

Nuove tecniche semplificano la valutazione di complessi integrali di Feynman usando supercomputer.

Lo studio esplora come lo stress influisce sulle proprietà magnetiche del 1T-VSe.

Questo articolo esplora i grafi bicolore dei bordi e il loro significato nella matematica e nella fisica.

Introducendo l'approccio della griglia per gestire grandi set di dati in modo efficace.

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.