カルマン線形化が複雑な方程式をシンプルな形に変える方法を学ぼう。
Tamas Vaszary
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MixPIは小さな粒子のシミュレーションを強化して、量子相互作用を明確にしてるよ。
Britta A. Johnson, Siyu Bu, Christopher J. Mundy
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量子電磁力学における電子とミュー粒子の挙動を深く掘り下げる。
Ryuichiro Kitano
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OpenMCは核融合の原子輸送計算に効果的だって。
George J. Wilkie, Paul K. Romano, R. Michael Churchill
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クォークの相互作用と自動微分の役割についての考察。
Florian Cougoulic, Piotr Korcyl, Tomasz Stebel
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研究者たちはユニークなバリオンを調べて、宇宙の秘密を知ろうとしてるんだ。
Zahra Ghalenovi, Masoumeh Moazzen Sorkhi, Amir Hossein Sovizi
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ウェイトマトリックスが機械学習モデルにどう影響するかを見てみよう。
Gert Aarts, Ouraman Hajizadeh, Biagio Lucini
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CkIOは、高性能シミュレーションのためにファイル読み込み速度を向上させるんだ。
Mathew Jacob, Maya Taylor, Laxmikant Kale
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QM/MMは量子力学と分子力学を組み合わせて、より良い科学的洞察を得るためのものだよ。
Xin Chen, Jessica Martinez, Xuecheng Shao
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物理学者はウィルソンファーミオンを研究するためにシミュレーションを使って、基本的な力を探ってるんだ。
Sofie Martins, Erik Kjellgren, Emiliano Molinaro
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プラズマ物理学と量子コンピューティングがどう結びついて新しい洞察を得るか探ってるんだ。
Tamás Vaszary, Animesh Datta, Thomas Goffrey
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ニューラルネットワークが物理を使って複雑な数学問題をどう解決するかを学ぼう。
Emily Williams, Amanda Howard, Brek Meuris
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この記事では、量子コンピューティングにおける関係を測る方法を探ってるよ。
Lila Cadi Tazi, David Muñoz Ramo, Alex J. W. Thom
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データのランダムさが量子機械学習の分類にどう影響するかを探る。
Berta Casas, Xavier Bonet-Monroig, Adrián Pérez-Salinas
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量子システムが環境に影響されて情報がどう広がるかを探ってる。
Yi-Neng Zhou, Chang Liu
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イジングモデルを改革することで、磁気的相互作用についての洞察が得られる。
Amirhossein Rezaei, Mahmood Hasani, Alireza Rezaei
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トランスフォーマーが基本的なセルオートマタの挙動をどのようにモデル化できるか探ってみよう。
Mikhail Burtsev
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アルゴリズムとLシステムを使って植物の成長を理解することができて、色々な応用が期待できるよ。
Ali Lotfi, Ian McQuillan, Steven Rayan
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ブラックホール近くの粒子のシミュレーションを適応的方法でどう改善するかを学ぼう。
Xin Wu, Ying Wang, Wei Sun
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科学者たちが量子ギブズ状態からサンプリングして、さまざまな分野の進展を目指していることを探ってみよう。
Ángela Capel, Paul Gondolf, Jan Kochanowski
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qutritが量子コンピュータや通信をどう強化するかを発見しよう。
Yuechun Jiao, Oliver D. W. Hughes, Max Z. Festenstein
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新しい方法が急激な変化を伴う複雑なシステムのシミュレーションと制御を改善するよ。
Peiyan Hu, Rui Wang, Xiang Zheng
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四次元の形状とその分類の面白い世界に飛び込もう。
Rhuaidi Antonio Burke, Benjamin A. Burton, Jonathan Spreer
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冷たい磁化プラズマの秘密を明らかにして、核融合エネルギーにおける彼らの役割を探ろう。
Kyriakos Hizanidis, Efstratios Koukoutsis, Panagiotis Papagiannis
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光にさらされたときの分子の挙動をよりよく理解できる新しい分子動力学のアプローチが登場した。
Lea M. Ibele, Eduarda Sangiogo Gil, Peter Schürger
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非向可量子システムの面白い世界とその可能性を発見しよう。
Chia-Yi Ju, Szu-Ming Chen
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多面体とボリュームモーメントの魅力的な世界に飛び込もう。
Dominik Beck
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Hanyu Xue
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量子状態と重力の関係を複雑さの測定を通じて探る。
Marius Gerbershagen, Juan Hernandez, Mikhail Khramtsov
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量子リザーバーコンピューティングがデータ処理や予測をどう変えるか学ぼう。
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高度なデータベースシステムが科学研究をどう変えているか学ぼう。
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新しい方法が医療用粒子輸送の予測を改善し、治療を早める。
Pia Stammer, Tiberiu Burlacu, Niklas Wahl
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サンプリング方法がダイナミックな調整で複雑なデータの課題にどう対処するかを学ぼう。
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MADWAVE3が量子物理における分子の挙動や反応をどうシミュレートするか探ってみて。
Octavio Roncero, Pablo del Mazo-Sevillano
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新しいクラスタリング手法が粒子検出器のデータ処理を向上させる。
Tomáš Čelko, František Mráz, Benedikt Bergmann
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イジングマシンは、複雑な最適化課題を解決するための革新的なツールだよ。
Yunuo Cen, Zhiwei Zhang, Zixuan Wang
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AIが革新的なモデルや技術を通じてエンジニアリングソリューションをどう改善しているかを発見しよう。
John M. Hanna, Irene E. Vignon-Clementel
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ダイナミックサーフェスコードが革新的なエラー訂正手法を通じて量子コンピュータの信頼性を向上させる方法を学ぼう。
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QTTが物理学における非平衡系のシミュレーションをどう強化するのか探ってみて。
Maksymilian Środa, Ken Inayoshi, Hiroshi Shinaoka
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新しい手法は、より良いシミュレーションのために量子ノイズを活用してるんだ。
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