量子力学における六次ポテンシャルとモースポテンシャルの探求。
Alonso Contreras-Astorga, A. M. Escobar-Ruiz
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計算方法 に関する最新の記事
GenCFDはAIを使って流体の流れの計算を改善し、速度と精度を向上させてるよ。
Roberto Molinaro, Samuel Lanthaler, Bogdan Raonić
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Quditは量子コンピュータの世界を変えて、より優れた情報処理を可能にしてるよ。
Tiago de Souza Farias, Lucas Friedrich, Jonas Maziero
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新しい技術がスパコンを使って複雑なファインマン積分の評価を効率化してるよ。
Alexander Smirnov, Mao Zeng
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研究は、ひずみが1T-VSeの磁気特性に与える影響を探る。
Daniel Wines, Akram Ibrahim, Nishwanth Gudibandla
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この記事では、エッジ二色グラフと、それが数学や物理学で持つ重要性について探ります。
Michael Borinsky, Chiara Meroni, Maximilian Wiesmann
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大規模データセットを効果的に扱うためのグリッドポイント近似を紹介するよ。
Yuan Gao, Rui Pan, Feng Li
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専門的な機械学習モデルの統合とその協力を調べている。
Jyothish Pari, Samy Jelassi, Pulkit Agrawal
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プログラムは、粒子相互作用計算のために複雑なテンソル積分を簡略化する。
Jae Goode, Franz Herzog, Sam Teale
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LQFTがどんなふうに小さな粒子を研究するのを助けるか、簡単に見てみよう。
Artur Avkhadiev, Lena Funcke, Karl Jansen
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量子ホップフィールドモデルを新たに見直すと、新しい洞察が得られる。
Koki Okajima, Yoshiyuki Kabashima
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スピンとシミュレーションを通じて近藤格子の新しい相を発見する。
Soumyaranjan Dash, Sanjeev Kumar
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KANは、MLPに比べて機械学習において柔軟性と効率性を提供するよ。
Shairoz Sohail
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LODメソッドが複雑なマルチスケールの課題をどうやって簡素化するか学ぼう。
Tao Yu, Xingye Yue
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密度汎関数理論を使って複雑な材料を分析する新しい方法を探ってる。
Alberto Carta, Iurii Timrov, Peter Mlkvik
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新しい方法が、より良くて早い結果のために材料計算を効率化するよ。
Tianbo Li, Min Lin, Stephen Dale
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研究者たちは、磁気軸の探索を利用してステラレーター設計の複雑さに取り組んでいる。
Maximilian Ruth, Rogerio Jorge, David Bindel
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研究者たちは、TRGとHOTRGの手法を使って量子シミュレーションを強化している。
Michael Hite, Yannick Meurice
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算術サンプリングが言語モデルのテキスト生成をどう改善するか学ぼう。
Aditya Parashar, Aditya Vikram Singh, Avinash Amballa
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新しいアプローチがノイズの多い流体の流れデータに対する動的モード分解を改善する。
Andre Weiner, Janis Geise
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科学者たちは、量子の課題を効率的に解決するために固有対分割を使ってるんだ。
Yang Kuang, Guanghui Hu
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科学者たちは、量子相と遷移の秘密を解き明かすために、ライデンバーグ原子を研究している。
Jose Soto Garcia, Natalia Chepiga
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この記事では、量子アニーリングが核構造の理解にどのように役立つかを探ります。
Emanuele Costa, Axel Perez-Obiol, Javier Menendez
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研究者たちはディープラーニングを使ってフォトニッククリスタルの特性を効率的に予測してるよ。
Yueqi Wang, Richard Craster, Guanglian Li
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重み平均モデルマージングとそれがディープラーニングのパフォーマンスに与える影響を見てみよう。
Hu Wang, Congbo Ma, Ibrahim Almakky
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カテゴリ理論における計算手法とその応用についての考察。
Simon Forest
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量子コンピューティングでの測定誤差を修正する方法、信頼性を高める。
Tobias Hartung, Stephan Schuster, Joachim von Zanthier
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新しい方法が、エネルギー効率の良いスパイキングニューラルネットワークのトレーニングを簡単にしてくれるよ。
Ruyin Wan, Qian Zhang, George Em Karniadakis
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フェーズフィールドモデリングに関する考察とシミュレーションにおける数値安定性の重要性。
Pansheng Li, Dongling Wang
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実験データのフィッティングを効率化する新しい方法が登場した。
Ho Fung Tsoi, Dylan Rankin, Cecile Caillol
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新しいカーネルがガウス過程を改善して、データ予測をより正確にするよ。
Mark D. Risser, Marcus M. Noack, Hengrui Luo
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データパターンとモデルの特定を通じてシステムの挙動を明らかにする方法を学ぼう。
Athanasios P. lliopoulos, Evelyn Lunasin, John G. Michopoulos
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CAMPSが量子スピンチェーンにおける絡みをどのように減少させるかの探求。
Chaohui Fan, Xiangjian Qian, Hua-Chen Zhang
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この研究は、ディラック方程式を使ってエネルギー準位を計算する新しい方法を提案してるよ。
Ossama Kullie
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新しい方法が画像認識を速くすることを発見しよう。
Amir Ofir, Gil Ben-Artzi
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新しい基底セットvDZPは量子化学計算で素早く正確な結果を提供するよ。
Corin C. Wagen, Jonathon E. Vandezande
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新しいキュバチュア法で高次元数学の複雑な計算を簡略化する。
Emilio Ferrucci, Timothy Herschell, Christian Litterer
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放物型偏微分方程式を使った制御システムの探求。
Enrique Fernandez-Cara, Roberto Morales, Diego A. Souza
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機械学習は、材料の相図の構築速度と精度を向上させる。
Siya Zhu, Raymundo Arróyave, Doğuhan Sarıtürk
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カルシウム同位体のユニークな特性とその重要性について学ぼう。
M. Heinz, T. Miyagi, S. R. Stroberg
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