計算科学 に関する最新の記事

新しい方法が機械学習を使ってタンパク質の折りたたみや挙動の予測を向上させてるよ。

複雑な問題のシミュレーションを、縮約モデルと効果的な管理戦略で効率化しよう。

流体力学のためのハイブリッド離散ガレルキン法を探求中。

強化学習を使った新しいアプローチが量子状態の対角化効率を改善する。

SpCompは、賢い最適化を通じてスパース行列計算の効率を向上させる。

WFLパッケージは、原子間シミュレーションと機械学習によるポテンシャルを効率化するよ。

新しい方法が可圧縮流のシミュレーションのスピードと精度を向上させる。

量子ウォークが量子システムにおける複雑な粒子の挙動をどのように明らかにするかを研究しよう。

新しいアプローチが薬の発見のための分子構造の生成を強化するよ。

Mol-GDLは共有結合と非共有結合の相互作用を統合することで分子予測を強化する。

核融合のための高度な計算手法を使ってプラズマ予測を改善する。

結合クラスター理論におけるホモトピー手法の役割を探って、より良い量子化学の解決策を見つけよう。

研究者たちは、CERNの大型ハドロン衝突型加速器で粒子シミュレーションを改善するために機械学習を使ってるよ。

新しい投影法が流体の流れをシミュレーションする精度を向上させる。

この研究は、k-因子をk-部分グラフに組み込む条件を調べてるよ。

この研究は、核子の構造を理解するためにPDFを計算することに焦点を当てているよ。

この記事では、部分的なエラー修正を通じて量子コンピュータのノイズを管理するためのフレームワークを探る。

輸送方程式とそれらがさまざまな分野で持つ重要性についての考察。

確率偏微分方程の手法と応用をいろんな分野で探る。

新しいアルゴリズムが、帯電系の修正ポアソン-ボルツマン方程式を解く速度を向上させる。

PINNsFormerは、先進的なTransformer構造を使って偏微分方程式を解く精度を向上させる。

新しいツールが結晶構造とその特性の分析を強化してるよ。

固定点テンソルとそれがクリティカルシステムで果たす役割を探る。

新しい適応的手法がハミルトニアンモンテカルロを使ったベイズ推論を改善する。

ハイエナニューラルオペレーターの偏微分方程式解決における効率を探る。

LHCbのアップグレードは、粒子研究のデータ処理を改善することを目指してるよ。

PPIscreenMLは、先進的な機械学習技術を使ってタンパク質間の相互作用を特定する精度を向上させるよ。

新しいフレームワークが不連続性を持つ複雑な双曲型PDEの予測を改善する。

研究者たちが量子スピン液体とその環境との相互作用を研究するためのモデルを発表したよ。

機械学習は不均一流体の密度汎関数理論を強化する。

数学方程における波の安定性を時間をかけて調べる。

限られたシミュレーションからの複雑なジェット爆発相互作用の効果的な予測。

SVDエンタングルメントエントロピーを使った量子エンタングルメントの測定方法が、新たな深い関連を明らかにしたよ。

GACNはGCLとGANを組み合わせて、グラフ表現学習を改善するんだ。

研究者たちは、関連するイベントを特定するためにニューラルネットワークを使ってBelle II実験のデータフィルタリングを強化した。

量子状態をどうやって配置すれば、より良い情報抽出ができるか探ってるよ。

新しい方法が複雑な物理問題のシミュレーションを簡素化する。

境界値問題を解くためのラビアート-トーマス法ガイド。

量子温度計測における正確な温度測定のためのベイズ推定を探る。

デコヒーレンスを理解するのは、量子コンピューティング技術を進めるためにめっちゃ大事だよ。