Articoli più recenti per Scienza Computazionale

La ricerca fa luce sulla struttura e stabilità dei nanodischi con apoE3.

Uno sguardo alla connettività algebrica della teoria dei grafi, con un focus sugli alberi e le loro strutture.

Questo articolo esplora il legame tra deep learning e metodi di rinormalizzazione usando il modello di Ising.

Questo documento esplora le proprietà delle potenze dei grafi planari e le loro implicazioni.

Un metodo per migliorare i trasformatori grafici in modo efficiente e con un minor uso di risorse.

Esplorando come oggetti massicci manipolano la luce e rivelano la materia oscura.

Usare le GPU per accelerare le simulazioni dei serbatoi può migliorare l'efficienza e ridurre i tempi di calcolo.

Uno sguardo ai metodi randomizzati per approssimare la profondità di Tukey in dati complessi.

Nuovi metodi computazionali migliorano il design dell'mRNA per vaccini e terapie.

MULAN integra dati di sequenza e strutturali per migliorare la comprensione delle proteine.

Il machine learning trasforma la ricostruzione degli eventi nella fisica delle particelle, migliorando la precisione e l'efficienza.

Come le reti quantistiche stanno trasformando la comunicazione e il calcolo sicuro.

LPNets migliorano la simulazione dei sistemi hamiltoniani, mantenendo le proprietà essenziali.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza delle simulazioni nei sistemi biologici.

Studiare sistemi quantistico-semiclassici migliora la comprensione di fenomeni fisici complessi.

La ricerca mostra come le mutazioni influenzano il comportamento delle proteine, aiutando le future applicazioni mediche.

Uno sguardo all'uso del metodo ibrido di alto ordine per le equazioni biharmonica.

Uno sguardo al pacchetto lattice-symmetries per la fisica quantistica dei sistemi molti-corpo.

Rivoluziona il modo in cui visualizziamo i dati ad alta dimensione usando la conoscenza pregressa.

Graph-JEPA offre un nuovo metodo per analizzare dati di graph complessi in modo efficace.

L'apprendimento hamiltoniano avanza la comprensione dei sistemi quantistici, concentrandosi sugli stati stazionari e sulla degenerazione.

PolyGET unisce velocità e precisione nelle simulazioni di polimeri, migliorando la ricerca scientifica.

La ricerca rivela connessioni tra la non stabilità e l'intreccio nei sistemi quantistici.

Nuove tecniche migliorano notevolmente l'efficienza e le prestazioni della memoria quantistica usando vapore atomico di bario.

Scopri ROMC e come si applica all'inferenza senza verosimiglianza.

Il machine learning migliora il campionamento nella cromodinamica quantistica su reticolo per previsioni migliori.

Uno sguardo ai metodi di clustering migliorati usando la ricerca locale multi-swap.

Esplorare il ruolo delle funzioni di risposta nella fisica quantistica e le loro applicazioni pratiche.

La ricerca svela nuove connessioni tra la geometria dei reticoli e il comportamento critico del modello di Ising.

Nuove tecniche in CORSIKA 8 migliorano l'analisi dei segnali radio per particelle ad alta energia.

Un nuovo metodo migliora l'elaborazione per le reti di tensori sparsi, aumentando le prestazioni.

Combinare JAX e Firedrake migliora i metodi numerici per risolvere le equazioni differenziali parziali.

Combinare l'apprendimento automatico con l'OFDFT migliora l'efficienza e l'accuratezza nell'analisi molecolare.

Nuovi metodi migliorano le simulazioni di sistemi multiscala con maggiore precisione e stabilità.

Nuovi set di basi migliorano i calcoli per gli elementi pesanti, potenziando le previsioni delle proprietà dei materiali.

Un nuovo algoritmo di co-scheduling migliora la gestione delle risorse nei sistemi di calcolo ad alte prestazioni.

Esplorare le implicazioni dei potenziali esponenziali nei sistemi quantistici.

Un nuovo approccio per affrontare le PDE elliptiche con confini irregolari.

Nuovi metodi migliorano il campionamento da distribuzioni complesse per stime più accurate.

Sfruttando le reti tensoriali di Grassmann per semplificare calcoli complessi nella fisica teorica.