Articoli più recenti per Scienza Computazionale

Una panoramica sugli stati quantistici, le correlazioni e l'impatto della decoerenza.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella simulazione delle interazioni dei fluidi.

Introducendo l'Ottimizzazione Dual-Space per migliorare i processi di progettazione dei farmaci.

Nuovi design di accoppiatori puntano a migliorare le performance del computer quantistico e ridurre gli errori.

Cholla-MHD migliora le simulazioni astrofisiche usando la magnetoidrodinamica per studi cosmici dettagliati.

Esplora come gli algoritmi stocastici migliorano l'imaging e l'ottimizzazione nella scienza.

Scopri come il docking molecolare e il calcolo quantistico migliorano lo sviluppo dei farmaci.

Metodi innovativi migliorano le simulazioni del comportamento fermionico in sistemi complessi.

Presentiamo un metodo che combina la ricostruzione basata su kernel con tecniche a volume finito per i flussi fluidi.

I ricercatori usano i computer quantistici per simulare le interazioni delle particelle fondamentali nella teoria SU(3).

Usare le reti neurali per risolvere in modo efficiente equazioni differenziali parziali complesse.

Nuovo metodo migliora l'efficienza nello studio del comportamento quantistico molecolare.

Nuovi metodi migliorano la precisione nelle simulazioni di QCD, concentrandosi sui fermioni e le loro interazioni.

Usare l'IA per migliorare i modelli chimici della formazione delle galassie per risultati più veloci.

I trasformatori universali di fisica migliorano l'efficienza e la precisione nella modellazione della dinamica dei fluidi.

Esplorando metodi quantistici per ottimizzare processi decisionali incerti.

Indagare il ruolo delle reti neurali nelle transizioni di fase quantistica, in particolare nel Modello di Bose-Hubbard.

Esaminando i metodi usati per simulare come i solidi si muovono nei fluidi in vari campi.

Utilizzando la differenziazione automatica per ottimizzare i sistemi quantistici e migliorare le proprietà di intreccio.

Tecniche efficienti per risolvere equazioni matriciali complesse in vari campi scientifici.

Nuovi metodi migliorano stabilità e accuratezza nella risoluzione di equazioni complesse.

Nuovi metodi migliorano la nostra abilità di trovare le radici polinomiali in modo efficiente.

Una nuova funzione di perdita migliora l'affidabilità degli operatori neurali per risolvere le PDE.

Uno studio rivela il ruolo dei protocluster nella formazione delle galassie durante i primi tempi dell'universo.

Un nuovo metodo migliora il ruolo del calcolo quantistico nella risoluzione delle equazioni differenziali parziali.

Questo studio presenta un nuovo metodo per simulare le supernovae a collasso del nucleo usando il trasporto di neutrini grigi.

Questo studio valuta le catene di spin e le loro applicazioni di apprendimento nella teoria dell'informazione quantistica.

Esplorando un approccio nuovo all'equazione di Schrödinger nella meccanica quantistica.

Esaminando come l'informazione viaggia in una catena di Hubbard collegata a un serbatoio di particelle.

Sviluppare un algoritmo per la fattorizzazione efficiente del monoid Brauer.

Impara a migliorare l'ottimizzazione usando modelli più semplici insieme a dati di alta qualità.

La ricerca mette in evidenza come i grafici di disconnessione rivelano i punti di forza e le sfide delle macchine di Ising nell'ottimizzazione.

Questo articolo analizza i metodi di correzione degli errori nel calcolo quantistico utilizzando il codice Bacon-Shor.

Un nuovo approccio migliora le simulazioni per le interazioni delle particelle quasi-2D.

Il machine learning aiuta a prevedere le strutture cristalline in modo più efficiente rispetto ai metodi tradizionali.

Questa ricerca presenta un approccio combinato per simulazioni di movimento delle proteine più veloci.

Esplorando come gli algoritmi quantistici possano migliorare la nostra comprensione delle reti neurali.

I ricercatori sviluppano nuovi metodi per preparare stati di Bethe nei sistemi quantistici.

Un nuovo metodo unisce la modellazione locale e non locale per migliorare l'accuratezza e ridurre i costi.

Esplorare nuove tecniche nei metodi agli elementi finiti per applicazioni pratiche.