計算科学 に関する最新の記事

新しい方法で分子が光を吸収・放出する予測が改善される。

新しい方法が機械学習を使って材料科学の長期予測を改善してるよ。

CoOMBEは、科学者が光が原子システムとどのように相互作用するかをシミュレーションできるようにします。

大きなデータストアは、取得ベースの言語モデルの性能と精度を向上させるよ。

中性子星の合体を研究することで、重力やエネルギー、重い元素の形成についての洞察が得られるんだ。

新しい技術が粒子の動きをシミュレーションする精度と効率を向上させてる。

FragLlamaは革新的な分子設計と薬の発見のために言語モデルを適応させるんだ。

新しいアルゴリズムが量子コンピューティングのパフォーマンスを向上させて、複数のターゲット操作を同時に最適化するんだ。

新しいモデルは、高度な拡散技術を使ってグラフ生成を強化するよ。

量子場理論におけるスペクトル密度を通じて、理論的予測と実験データを結びつける。

研究者たちが複雑なFPL方程式をもっと効率的に解く方法を開発した。

機械学習の技術は量子システムや相転移の理解を深めるよ。

新しい方法がノイズの多いデータでGNNのパフォーマンスを向上させる。

新しい方法がタンパク質の構造と相互作用の研究効率を向上させた。

高度な数理モデルを通じて異常拡散の複雑さを探求する。

新しい技術が複雑な行列の固有値計算を効率的に改善してるよ。

シュレディンガー方程式のシミュレーションで境界条件を適用する方法を調査中。

量子コンピューティング技術が分子エネルギーの計算を改善する。

この記事では、非保守的ハイペルボリックシステムを正確に解決するための新しいアプローチを紹介します。

PINNsが物理学とニューラルネットワークを組み合わせて複雑な方程式を解く方法を学ぼう。

DGGがシステム内の動的相互作用の理解をどう深めるかを見てみよう。

新しい薬のデザインでは、より良い結果のために分子の合成しやすさを優先しているよ。

極端な条件下でのQCDの臨界点を高精度な数値手法を使って調査中。

マトリックス積状態とチェビシェフ多項式を組み合わせて効率的な関数近似をする。

新しい方法が量子物理学における開放量子系のシミュレーションを簡単にする。

磁場中の粒子を使った量子位相推定の探求。

新しい手法がいろんな分野で演算子の指数関数に効率的な解決策を提供してるよ。

研究者たちは、より良いパフォーマンスのために事前学習された低次元方程式を使ってニューラルPDEモデルを改善してる。

ロスのある圧縮とAMRがシミュレーションのデータ処理をどう改善するかを学ぼう。

新しい方法でタンパク質の電荷相互作用と挙動の理解が深まった。

科学や工学における数値解法の精度を向上させるためのテクニック。

エネルギーの安定性とポジティブさを向上させるグラデーションフローの方法を紹介するよ。

新しい境界条件が宇宙環境における磁気再結合のシミュレーションを向上させる。

新しいHOBOソルバーが量子コンピューティングにおける高次最適化に対応。

ディープラーニングを使ったタンパク質のDNA結合部位予測の新しい方法を紹介するよ。

新しい手法がモデルのオーダー削減を速めて、複雑なシミュレーションの効率を向上させてるよ。

この研究は、より大きな分子系のために複数のGPUを使ってTDDFT計算を強化するものだよ。

COLOSSは、先進的な計算技術を使って核散乱研究を簡単にしてるよ。

新しいモデルが機械学習を通じて電気化学インターフェースの理解を深める。

新しいハイブリッドモデルが2つのアプローチを組み合わせて、病気の拡散に関する洞察をより良くしてるよ。