Articoli più recenti per Scienza Computazionale

Nuovi metodi offrono soluzioni a complesse equazioni differenziali funzionali nella scienza.

FastTuckerPlus accelera l'analisi dei tensori sparsi usando la ricerca locale e la tecnologia GPU.

Migliorare la stima degli autovalori attraverso nuove tecniche SoftFEM.

Investigare le condizioni estreme del plasma di quark-gluoni attraverso collisioni di ioni pesanti.

Migliorare la precisione nella risoluzione di equazioni differenziali parziali legate alla fisica con campionamento adattivo.

Il machine learning migliora i modelli di viscosità artificiale per simulazioni numeriche più accurate.

Un nuovo metodo migliora la risoluzione di equazioni complesse in più dimensioni.

Metodi in avanti per migliorare la modellazione degli urti fluidi nei flussi ad alta velocità.

Questo studio mostra come le reti neurali migliorano il precondizionamento per risolvere sistemi lineari sparsi.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nella stima dei parametri di stabilizzazione in ingegneria.

Un nuovo metodo affronta la sfida delle equazioni ad alta dimensione in fisica e ingegneria.

Un nuovo framework migliora i calcoli dei gradienti per problemi di ottimizzazione interconnessi.

Analizzando come il rumore influisce sugli ordini topologici e il loro potenziale nella tecnologia quantistica.

Uno sguardo a come gli organismi viventi elaborano le informazioni e rispondono ai loro ambienti.

Questo studio migliora le simulazioni fluidodinamiche usando una rete generativa avversariale all'interno dei metodi multigrid.

Esplorando come si muovono gli ioni e come influenzano le funzioni cellulari.

Esaminando i metodi snapshot per una migliore modellazione dei sistemi complessi nel tempo.

Un'analisi approfondita sulla struttura delle distribuzioni simpliciali attorcigliate e sul loro rilevanza nella meccanica quantistica.

Il framework HELP migliora la previsione dei geni essenziali in vari contesti biologici.

I ricercatori usano le GPU per velocizzare in modo efficace le simulazioni delle particelle quantistiche.

Esplorare l'importanza della monotonicità e della contrattività nei reti di reazione.

PINDER fornisce dati fondamentali per studiare le interazioni delle proteine e migliorare i metodi terapeutici.

Esplorando l'impatto di PETScML sul machine learning scientifico attraverso metodi di secondo ordine.

Combinare grandi modelli linguistici e reti di messaggistica migliora le previsioni delle proprietà molecolari.

Un metodo innovativo unisce il deep learning e tecniche numeriche avanzate per risolvere le leggi di conservazione.

Questo articolo parla dei vantaggi dei metodi ibridi ad alta ordine con multigrid geometrico per risolvere sistemi lineari.

Nuovi metodi migliorano la precisione nelle interazioni degli elettroni per la chimica e la fisica.

Combinare nodi sparsi e regolari migliora l'accuratezza nella risoluzione di problemi complessi.

Nuovi protocolli puntano a migliorare la produzione di stati magici nei computer quantistici.

Impara a affrontare equazioni dipendenti dal tempo usando tecniche di decomposizione e composizione.

Scopri come funziona l'assemblaggio del genoma diploide e quali ostacoli devono affrontare gli scienziati.

Nuovi metodi migliorano la stima dei parametri delle onde gravitazionali per le fusione delle stelle di neutroni.

Un metodo per risolvere equazioni complesse nella scienza e nell'ingegneria.

Esplorare metodi di filtraggio per migliorare le simulazioni del flusso oceanico usando le equazioni quasi-geostrofiche a due strati.

Un nuovo approccio migliora l'allenamento delle reti neurali per risolvere le equazioni differenziali.

KegAlign semplifica l'allineamento delle sequenze di DNA per i ricercatori di tutto il mondo.

Un kit per valutare le unità di elaborazione quantistica attraverso misurazioni standard.

Questo studio valuta i vantaggi delle GPU per le simulazioni CFD in termini di velocità, potenza e costi.

I quasicristalli mostrano disposizioni atomiche uniche e proprietà affascinanti.

Un nuovo metodo migliora la comprensione degli output degli autoencoder nella dinamica dei fluidi.