計算科学 に関する最新の記事

クリロフ法は、複雑な量子システムの分析を簡単にするために進化している。

新しいエミュレーターが核反応の研究の精度と効率を向上させたよ。

新しい方法が粒子輸送方程式の解決効率を高める。

ProteinGPTはインタラクティブなチャットシステムでタンパク質の勉強を簡単にするよ。

ハイブリッドフィルターは、不連続領域での精度を向上させるために数値法を強化するよ。

この記事では、複雑な方程式を解くためのPINNsを改善するためにテンソル分解を使用することについて話しているよ。

新しい技術が複雑なシステムのモデル化の効率を改善してるよ。

マルチGPUスーパーコンピュータ内の通信方法を探って、パフォーマンスを向上させる。

二層の狭いニューラルネットワークの複雑なトレーニングプロセスの探求。

ハイブリッドアプローチは、いろんな分野で波動方程式の計算を改善するんだ。

固有値問題とその解決方法についての考察。

G2C3は、ニューラルネットワークを使って融合装置のプラズママイクロ乱流のシミュレーションを改善するよ。

2-準最適マッチグラフの構造と生物学における応用を探ろう。

DEERデータとAlphaFold2を組み合わせると、タンパク質の形状予測が向上するよ。

パラリアルとニューラルネットワークを組み合わせると、ODEを解くのが早くなるんだ。

平均的な動態とランダム性が学習モデルをどのように改善するかを調べる。

生物学における内因性無秩序タンパク質の重要性と柔軟性を発見しよう。

研究者たちは格子QCDを使って核子の特性や基本的な相互作用を明らかにしてるよ。

エージェントベースモデルのシミュレーションを簡素化するために、似たようなエージェントを組み合わせる新しい方法。

ニューラルネットワークは、複雑な偏微分方程式の解決策を強化するんだ。

エクマン・ナビエ-ストークス方程式と数値シミュレーションに焦点を当てて乱流を調べる。

Galerkin-Boltzmannとニューラルネットワークを使った流体の挙動分析の新しいアプローチ。

新しい量子法が分子エネルギー計算を大幅に改善したよ。

多様体学習みたいな技術は、科学者が大きなデータセットをうまく解釈するのに役立つよ。

高度なPythonコードが粒子物理学における横偏極PDFの研究を助けてる。

古典分子動力学シミュレーションを使った水素のイオン化に関する研究。

ドメイン分解と演算子推論を組み合わせて、シミュレーションを早くする。

TomoPickerはCryo-ET画像で粒子を見つけるのを簡単にして、手作業を大幅に減らしてくれるよ。

研究はシュウィンガー模型を使って格子ゲージ理論における複雑な量子状態を調べている。

機械学習と分子力学の融合を探って、より良いシミュレーションを目指す。

研究者たちは機械学習を使って量子システム内の情報の広がりを予測してるよ。

JuliaQCDを紹介するよ。これは、QCDでのクォークとグルーオンの相互作用をシミュレーションするためのソフトウェアなんだ。

デジタルツインを簡素化するために、低次元モデルとハイパフォーマンスコンピューティングを使う。

この記事では、メタノールの振動状態とその重要性について話してるよ。

専門的な基底セットが分子の性質予測をどう強化するか学ぼう。

PQAEとQAEが量子データ処理に与える影響を探る。

BaNDyTはシミュレーションとネットワークを組み合わせて、タンパク質研究を進めるんだ。

新しい手法は、流体の流れのシミュレーションを改善するために、ニューラルネットワークと有限要素技術を組み合わせてるんだ。

伝統的な方法とAIを組み合わせてPDEの解を強化する。

新しい方法は、化学のためにHPC、量子コンピューティング、AIを組み合わせてる。