Articoli più recenti per Metodi Computazionali

La ricerca svela intuizioni sulle transizioni di fase quantistiche usando il modello spin-boson.

Il metodo EBIT offre un nuovo modo per simulare i flussi multifase in modo efficace.

Un nuovo approccio basato su griglia cartesiana per risolvere il flusso di Hele-Shaw e il problema di Stefan.

Un nuovo metodo per migliorare i calcoli dei campi magnetici nell'elettromagnetismo.

Esplorare il significato dei potenziali di ionizzazione in chimica e fisica.

Nuove tecniche migliorano le prestazioni dell'SPH euleriano nell'analisi del flusso fluido.

Scopri come il precondizionamento migliora i metodi di ottimizzazione per soluzioni più veloci.

Questo articolo esplora l'importanza del modello di Rabi quantistico anisotropo nelle tecnologie quantistiche.

Uno studio rivela come la casualità influisca sulla diffusione delle sostanze nella dinamica dei fluidi.

Un nuovo approccio riduce le esigenze di memoria e calcolo nello studio dei flussi fluidi complessi.

Presentiamo un nuovo metodo per migliorare i calcoli sul comportamento degli elettroni in molecole complesse.

Esaminando come si comporta il modello sine-Gordon sotto cambiamenti improvvisi nei sistemi di particelle.

Scopri come la stima della densità del kernel aiuti nell'analisi dei dati.

Un nuovo metodo migliora la stima delle dimensioni per dati complessi ad alta dimensione.

Uno studio rivela più stati di carica e le loro implicazioni per le proprietà dei materiali.

Nuove simulazioni rivelano informazioni sulle masse dei barioni e sulle interazioni dei quark.

Nuovi metodi migliorano lo studio dei flussi turbolenti complessi in vari campi.

Lo studio esplora la dinamica dell'informazione quantistica nel modello di Ising trasversale all'interno dello spazio anti-de Sitter.

Un nuovo approccio riduce il tempo di calcolo per le estensioni simmetriche nei sistemi quantistici.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza del campionamento di Boltzmann negli annealers quantistici.

L'algoritmo QMC innovativo simula in modo efficiente il modello di Bose-Hubbard su qualsiasi grafo.

Un nuovo metodo per analizzare strutture a trave aumenta l'efficienza e riduce i costi computazionali.

Esaminare come la qualità dei dati influisce sui modelli di machine learning nella previsione del comportamento molecolare.

Uno sguardo sui valori termici quantistici e il loro significato nella fisica quantistica.

Nuovi approcci permettono una simulazione efficiente delle interazioni kink a lungo raggio nelle teorie dei campi.

Un nuovo approccio combina i qudits e le reti tensoriali per migliorare le soluzioni delle equazioni lineari.

Un metodo innovativo migliora l'inizializzazione di reti neurali complesse per potenziare le prestazioni.

La ricerca dimostra che il machine learning può prevedere i confini di fase non Hermitiani usando dati Hermitiani.

Esplorando i legami tra il teorema di cancellazione di Walker e i gruppi computabili.

Presentiamo un programma per migliorare l'esecuzione dei circuiti quantistici e la gestione del rumore.

Questo studio usa reti neurali per analizzare stati termici nei sistemi quantistici.

Questo metodo semplifica la stima della densità log-concava usando componenti indipendenti.

Uno studio rivela le proprietà dei boruri ternari per l'elettronica e lo stoccaggio di energia.

Sto studio migliora la ricerca giurisprudenziale attraverso un'analisi combinata di modelli di argomenti e analisi delle citazioni.

Questo articolo presenta un modo efficiente per calcolare come i materiali assorbono la luce.

I ricercatori svelano difetti di cobalto nel WS2 per le tecnologie quantistiche di prossima generazione.

Impara a progettare meccanismi di scambio efficaci per i piccoli partecipanti al mercato.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza e l'efficienza nella previsione delle connessioni di rete.

La ricerca sulla compressione quantistica dei dati mira a ottimizzare l'archiviazione e la trasmissione.

Questo studio esplora il co-design per migliorare le interazioni tra proteine e ligandi.