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Uno sguardo a come i flussi ricorrenti aiutano ad analizzare la turbolenza.

Nuovi metodi migliorano la comprensione del movimento di particelle e energia nei sistemi complessi.

Scopri come i modelli linguistici delle proteine aiutano a prevedere i comportamenti e le funzioni delle proteine.

Un nuovo modello, XPaiNN, migliora le previsioni nella chimica quantistica usando approcci di machine learning.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza nel campionamento e nei calcoli energetici per la chimica quantistica.

Il campionamento persistente aumenta l'efficienza nei metodi Monte Carlo sequenziali per l'analisi dei dati.

mBLOR funzionale migliora la Teoria del Funzionale della Densità per previsioni sui materiali più accurate.

I metodi Krylov si evolvono per semplificare l'analisi di sistemi quantistici complessi.

Un nuovo emulatore migliora l'accuratezza e l'efficienza nello studio delle reazioni nucleari.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nella risoluzione delle equazioni di trasporto delle particelle.

ProteinGPT semplifica lo studio delle proteine tramite un sistema di chat interattivo.

Un filtro ibrido migliora i metodi numerici per avere più precisione nelle zone discontinue.

Questo articolo parla di come usare la decomposizione tensoriale per migliorare i PINNs nella risoluzione di equazioni complesse.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza nella modellazione di sistemi complessi.

Esplorare i metodi di comunicazione nei supercomputer multi-GPU per migliorare le performance.

Un'esplorazione dei complessi processi di addestramento in reti neurali a due strati e strette.

Un approccio ibrido migliora i calcoli delle equazioni d'onda in vari settori.

Uno sguardo ai problemi di autovalori e ai metodi per risolverli.

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

Esplora la struttura e le applicazioni dei grafi 2-quasi best match in biologia.

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.