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G2C3 migliora le simulazioni della microturbulenza del plasma nei dispositivi di fusione usando reti neurali.

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Combinare i dati DEER con AlphaFold2 migliora le previsioni sulla forma delle proteine.

Combinare Parareal e reti neurali offre un modo più veloce per risolvere le ODE.

Esaminando come la dinamica media e la casualità migliorino i modelli di apprendimento.

Scopri l'importanza e la flessibilità delle proteine intrinsecamente disordinate nella biologia.

I ricercatori usano la QCD a reticolo per scoprire le proprietà dei nucleoni e le loro interazioni fondamentali.

Un nuovo metodo per semplificare le simulazioni nei modelli basati su agenti combinando agenti simili.

Le reti neurali migliorano le soluzioni per le equazioni differenziali parziali complesse.

Esaminando la turbolenza con un focus sulle equazioni di Ekman-Navier-Stokes e simulazioni numeriche.

Un approccio innovativo che utilizza Galerkin-Boltzmann e reti neurali per analizzare il comportamento dei fluidi.

Un nuovo metodo quantistico migliora significativamente i calcoli dell'energia molecolare.

Tecniche come il manifold learning aiutano gli scienziati a interpretare grandi dataset in modo efficace.

Il codice Python avanzato facilita lo studio dei PDF di trasversità nella fisica delle particelle.

Uno studio sull'ionizzazione nell'idrogeno usando simulazioni di dinamica molecolare classica.

Combinare la decomposizione del dominio e l'inferenza degli operatori per simulazioni più veloci.

TomoPicker rende più semplice trovare particelle nelle immagini Cryo-ET, riducendo notevolmente il lavoro manuale.

La ricerca esamina stati quantistici complessi nelle teorie di gauge a reticolo usando il modello di Schwinger.

Esplorando la fusione tra machine learning e meccanica molecolare per simulazioni migliori.

I ricercatori usano il machine learning per prevedere come si diffonde l'informazione nei sistemi quantistici.

Ecco JuliaQCD, un software per simulare le interazioni tra quark e gluoni nella QCD.

Ottimizzazione dei gemelli digitali tramite modelli di ordine ridotto e calcolo ad alte prestazioni.

Quest'articolo parla degli stati vibrazionali del metanolo e del loro significato.

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Esplora l'impatto di PQAE e QAE sul processamento dei dati quantistici.

BaNDyT combina simulazioni e reti per far progredire la ricerca sulle proteine.

Nuovi metodi uniscono reti neurali e tecniche degli elementi finiti per migliorare le simulazioni del flusso dei fluidi.

Combinare metodi tradizionali con l'IA per migliorare le soluzioni PDE.

Un nuovo metodo combina HPC, calcolo quantistico e IA per la chimica.

Uno sguardo a come il FEM misto aiuta nello studio dei materiali poroelastici.

Esplorare come la luce interagisce con la materia influisce sulla scienza e sulla tecnologia.

Il calcolo ottico offre metodi efficienti per risolvere equazioni differenziali parziali complesse.

Evolvoid usa algoritmi genetici per modellare forme cellulari ispirate ai tessuti viventi.

Approcci innovativi migliorano lo studio degli stati eccitati nei sistemi quantistici.

Esplorando come i principi quantistici rimodellano la nostra visione dei cambiamenti di popolazione nel tempo.

Nuova tecnica migliora l'analisi di rete usando partizioni approssimativamente eque.

Una panoramica del metodo di Eulero implicito e delle sue applicazioni nell'inversione differenziale.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza delle reti neurali nelle applicazioni scientifiche.

Uno sguardo a come la relatività numerica influisce sulla nostra comprensione delle onde gravitazionali.

Metodi per migliorare l'efficienza nella simulazione di flussi turbolenti complessi.