Articoli più recenti per Metodi Computazionali

Questo articolo parla di nuovi metodi per simulare sistemi quantistici complessi in modo efficiente.

Esaminando come i modelli a caratteristiche casuali e i Transformers gestiscono i dati non visti.

Tecniche innovative migliorano la precisione nell'analisi dei materiali tramite spettroscopia di perdita di energia degli elettroni.

Questo articolo presenta un framework per analizzare diversi dataset in modo efficace.

Esaminando le LE-logiche e il loro impatto sui sistemi logici moderni.

Uno sguardo a come i kerneli quantistici possono trasformare il machine learning e il calcolo.

Capire gli integrali angolari migliora le previsioni sul comportamento delle particelle nella fisica quantistica.

Un nuovo metodo migliora il campionamento da dati ad alta dimensione usando l'apprendimento per rinforzo.

I ricercatori sviluppano metodi quantistici per affrontare sistemi complessi a molti corpi.

Un algoritmo leggero migliora l'accuratezza della simulazione per i danni da radiazione nei rivelatori di silicio.

La ricerca sui qutrits mostra prestazioni migliori per le operazioni quantistiche, in particolare per il gate di Toffoli.

Ricerca sui liquidi di spin quantistici e stati magnetici complessi usando il modello spin-Kitaev-Heisenberg.

Nuove tecniche migliorano la nostra capacità di studiare le superreticoli e le loro proprietà elettroniche.

I nuovi modelli slip-wall migliorano l'accuratezza e l'efficienza nella simulazione dei flussi turbolenti.

Esplorando il legame tra difetti topologici e sistemi biologici negli nematici attivi.

Questo articolo mette in evidenza i metodi chiave per migliorare il design delle turbomacchine attraverso simulazioni al computer.

Un'analisi approfondita del magnetismo attraverso l'equazione di Landau-Lifshitz.

Viene introdotto un nuovo approccio per la simulazione efficiente dei sistemi Coulomb quasi-2D.

La ricerca svela comportamenti complessi degli elettroni in MATBG usando tecniche computazionali avanzate.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella progettazione di circuiti quantistici.

Un nuovo metodo migliora le previsioni sulla struttura nucleare tenendo conto delle interazioni a tre corpi.

Analizzando i metodi numerici nella scienza dei materiali per i problemi di campo di fase.

Uno sguardo a come la dinamica delle patch migliora le tecniche di modellazione multiscala.

Scopri come le caratteristiche casuali semplificano i calcoli complessi nel machine learning.

Combinare l'IA e l'HPC migliora le simulazioni per la ricerca scientifica.

Un nuovo metodo per stimare la densità dei bordi nei grafi casuali garantendo la privacy.

Questo studio esamina la relazione tra strutture di Hopf-Galois e estensioni di campo.

Uno sguardo all'uso della stabilizzazione dinamica nelle simulazioni di QCD per migliorare l'accuratezza.

Scopri gli IPM e come il MLMC migliora le loro prestazioni in diverse applicazioni.

Un nuovo metodo gestisce in modo efficiente le formazioni di shock nell'equazione di Burgers.

Esplorare il ruolo delle triangolazioni nella comprensione delle varietà di Calabi-Yau.

Combinare metodi quantistici e classici per affrontare le equazioni del moto dei fluidi.

Metodo innovativo integra la densità elettronica per migliorare le previsioni delle proprietà molecolari.

La ricerca su metodi accurati di energia di legame migliora la comprensione dei nuclei atomici.

Un approccio fresco rivela come le minuscole particelle interagiscono sotto diverse condizioni.

Esplorando il ruolo del DMC nello studio dei materiali 2D.

Esaminare le proprietà e le applicazioni dei polinomi lorentziani in matematica.

FAdam ottimizza l'addestramento del machine learning con tecniche migliorate per risultati migliori.

I ricercatori usano il machine learning per prevedere i parametri Hubbard importanti per i materiali.

Una panoramica del DMFT e il suo ruolo nello studio dei sistemi elettronici a interazione forte.