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I ricercatori combinano termodinamica e algebra lineare per risolvere i problemi in modo efficiente.

I ricercatori esplorano metodi senza laser per migliorare i computer quantistici a ioni intrappolati.

Questo documento parla di metodi per analizzare dati complessi di serie temporali con più variabili.

Un nuovo metodo consente la protezione della privacy nel deep learning tramite approssimazioni polinomiali.

Un pacchetto software per studiare le strutture elettroniche dei materiali tramite simulazioni.

Un nuovo metodo combina intelligenza artificiale e fisica per affrontare problemi inversi complessi.

Esplorando il concetto di First Passage Time nelle misurazioni quantistiche.

Un nuovo approccio ibrido migliora l'analisi dei problemi elastoplastici.

I ricercatori combinano metodi classici con il machine learning per ottenere previsioni molecolari migliori.

I ricercatori usano la spettroscopia di assorbimento a raggi X per analizzare il comportamento molecolare dell'acqua liquida.

Esaminare il comportamento e le proprietà dei layer larghi nelle reti neurali profonde.

Un nuovo metodo migliora i calcoli del flusso di fluidi e della pressione.

Questo articolo parla di tecniche per analizzare le interazioni delle particelle nella fisica.

Questo articolo parla della trasformata inversa numerica per l'equazione DNLS.

Nuovi metodi nella fisica quantistica dei molti corpi sembrano promettenti per migliorare gli studi sulle interazioni tra particelle.

Questo articolo presenta un metodo per simulare sistemi quantistici in grandi ambienti.

Un approccio più semplice promette calcoli efficienti dei momenti magnetici nella fisica delle particelle.

Uno sguardo alle orbite nilpotenti speciali e al loro significato nella teoria delle rappresentazioni.

ShadowNet combina le ombre classiche e le reti neurali per migliorare l'apprendimento dei sistemi quantistici.

Esplora la relazione tra curve modulari e i loro sottogruppi cuspidi.

Questo studio esplora come il post-processing migliori l'efficienza dell'ottimizzazione bayesiana in problemi complessi.

Un nuovo metodo semplifica i calcoli per studiare il comportamento degli elettroni in molecole complesse.

Un metodo per migliorare la velocità di decisione nei sistemi di Controllo Predittivo del Modello.

La ricerca offre nuovi metodi per calcolare le funzioni di generazione nella teoria dei campi quantistici.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nelle simulazioni e nel modeling fisico complesso.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nell'analisi di dati complessi usando particelle Riesz pesate.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza delle simulazioni nella fisica delle particelle.

Un metodo per migliorare le previsioni del modello utilizzando più kernel contemporaneamente.

AFsample2 migliora le previsioni sulla forma delle proteine grazie a metodi di campionamento innovativi.

Nuovo metodo migliora i calcoli dell'energia di stato fondamentale per i nuclei a massa dispari.

La fusione morbida migliora il deep learning combinando i modelli in modo efficiente ed efficace.

Un nuovo sistema migliora lo studio del glasma nelle collisioni di ioni pesanti.

Esaminando le relazioni tra curve ellittiche attraverso isogenie e vincoli di altezza.

Nuovi proiettori migliorano l'accuratezza della modellazione nella diffusione elettromagnetica a basse frequenze.

Uno studio rivela comportamenti complessi dei bosoni in un sistema a due catene.

Uno sguardo ai sistemi di spin quantistici e al metodo della funzione di Green per l'analisi.

Esplorando le complessità del trasporto ottimale e il ruolo dei potenziali di Kantorovich.

Un nuovo approccio per usare le reti neurali con strutture dati complesse.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e l'efficienza degli alberi decisionali per grandi set di dati.

Esaminando come i modelli di machine learning migliorano le previsioni nella ricerca sui materiali.