計算科学 に関する最新の記事

新しい方法が科学の複雑な機能微分方程式の解決策を提供してるよ。

FastTuckerPlusは、ローカルサーチとGPUテクノロジーを使ってスパーステンソル分析を速くするよ。

新しいSoftFEM技術を使って固有値推定を改善する。

重イオン衝突を通じてクォーク-グルーオンプラズマの極限状態を調査中。

物理関連の偏微分方程式を解く精度を適応サンプリングで向上させる。

機械学習が人工粘性モデルを改善して数値シミュレーションを強化する。

新しい手法が多次元の複雑な方程式を解くのを改善する。

高速流れにおける流体ショックのより良いモデリングのための手法を進化させる。

この研究は、ニューラルネットワークが疎線形システムを解くための前処理をどう改善するかを示してるよ。

新しいアプローチがエンジニアリングにおける安定化パラメータの推定効率を改善する。

新しい方法が物理学や工学における高次元方程式の課題に対応してるよ。

新しいフレームワークが相互接続された最適化問題の勾配計算を改善する。

ノイズがトポロジカルオーダーにどう影響するか、あと量子技術での可能性を分析中。

生物が情報を処理して、環境にどう反応するかを見てみよう。

この研究は、マルチグリッド法の中で生成対抗ネットワークを使って流体シミュレーションを向上させるものだよ。

イオンがどう移動して細胞の機能に影響を与えるかを探る。

時間をかけて複雑なシステムのモデルをより良くするためのスナップショット手法を検討中。

ねじれたシンプレクティック分布の構造を深く掘り下げて、量子力学にどんな関連があるかを見ていくよ。

HELPフレームワークは、さまざまな生物学的コンテキストで重要な遺伝子の予測を改善する。

研究者たちは量子粒子シミュレーションを効率的に加速するためにGPUを使ってるよ。

反応ネットワークにおける単調性と収束性の重要性を探る。

PINDERは、タンパク質の相互作用を研究したり、治療法を改善したりするための重要なデータを提供しているよ。

PETScMLの第二次法を通じた科学的機械学習への影響を探る。

大規模言語モデルとメッセージパッシングネットワークを組み合わせることで、分子の特性予測が改善されるよ。

革新的な方法でディープラーニングと高度な数値技術を組み合わせて、保存則を解く。

この記事では、線形システムを解くための幾何多重格子を使ったハイブリッド高次法の利点について話してるよ。

新しい手法が化学と物理学における電子相互作用の精度を高める。

散在するノードとレギュラーなノードを組み合わせると、複雑な問題解決において精度が向上するよ。

新しいプロトコルは量子コンピュータのマジック状態の生成を改善することを目指してるよ。

時間依存の方程式を分解と合成の技術を使って解く方法を学ぼう。

二倍体ゲノムアセンブリについて学び、科学者たちが直面する障害を知ろう。

新しい方法が中性子星合併の重力波パラメーター推定を強化する。

科学や工学の複雑な方程式を解く方法。

二層準地衡方程を使って海洋フローシミュレーションを改善するためのフィルタリング手法を探る。

新しいアプローチが微分方程式を解くためのニューラルネットワークのトレーニングを改善する。

KegAlignは、世界中の研究者のためにDNA配列のアラインメントを簡単にするよ。

標準的な測定を通じて量子処理ユニットを評価するためのツールキット。

この研究は、CFDシミュレーションにおけるGPUの利点を速度、パワー、コストの観点から評価している。

準結晶はユニークな原子配置と興味深い特性を示してるよ。

新しい方法で流体力学におけるオートエンコーダーの出力理解が向上した。