計算科学 に関する最新の記事

この記事では、質量とエネルギーを保存しながらNLS方程式を解く方法を紹介するよ。

新しい方法が複雑な行列の動態を時間とともに研究するのを改善する。

核工学における中性子輸送方程式を最適化するためにテンソルネットワークを使う。

最近の改善により、プラズマ実験の分析時間が短縮されて、データ収集の効率が向上したよ。

新しい方法が3D分子構造を活用して薬剤候補の評価を向上させる。

GMLSとRBF-FDメソッドの詳細な比較で、正確な表面微分計算について。

量子的な出来事が古典的なものと因果関係でどう違うのか探ってる。

量子法と古典的アプローチを組み合わせることで、グリーン関数の計算が強化されるよ。

量子コンピューティングのエラー管理の革新的な方法は、正確な結果を得るためにめっちゃ大事だよ。

研究者たちが分子動力学シミュレーションの安定性を向上させるモデルを開発した。

薬の設計のために、タンパク質周りの水分子の予測を改善するためにアナログ量子コンピューティングを使う。

新しい方法が進化アルゴリズムを使って生成フローネットワークのトレーニングを改善する。

この研究は、より良いパフォーマンスのために調整可能な不正確オラクルを使って最適化タスクを向上させるものだよ。

ラマーが粒子衝突シミュレーションを改善して、LHCbがもっと大きなデータ量を効率的に処理できるようになった。

新しい方法がノードとエッジの属性を一緒に考慮することでグラフ生成を向上させる。

新しいフレームワークがDDDと機械学習を組み合わせて金属変形の研究をより良くしてるよ。

複雑な問題における物理インフォームドニューラルネットワークの可能性を探る。

高度なベンチマーキング手法を使って量子コンピュータを評価することが、信頼性向上のカギだよ。

先進的な手法が業界全体で仕事の処理効率をどう向上させるかを学ぼう。

研究は、ゲージの自由度と生物における配列-関数の関係を結びつけている。

研究は、量子物理学におけるフェルミオンの符号問題を解決するために架空の粒子を導入している。

異方性がブラックホールや量子システムの計算の複雑さにどんな影響を与えるかを調べる。

研究者たちは格子場理論の計算を改善するために機械学習を利用している。

新しい手法が、二次技術を使って幾何流のモデル化の精度を向上させる。

新しいGPUの適応により、複雑な天体物理現象のシミュレーションが向上した。

天体物理シミュレーションでのタイムステップ設定のためのシンプルで効果的なアプローチ。

異なるサイズの画像を分類して、より良い透過性予測をするための新しい深層学習フレームワーク。

この記事では、ベイズニューラルネットワークにおけるサンプリング効率を高める方法について話してるよ。

化学信号と生物の動きの関連を探る。

複雑なモデルを使った量子場理論での効率的な計算のためのツール。

新しいアプローチが、質の低いセルを持つ複雑なシミュレーションのためのマルチグリッド法を向上させる。

研究は、薬の開発のためにタンパク質のATP結合部位を予測する方法を強調している。

この研究はランダムなドメインでのNPBEのスムーズな解を示していて、複雑な計算を助けてるよ。

新しい方法がプラズマ物理学におけるローレンツゲージ条件の精度を改善する。

機械学習の技術は、過酷な条件下でのガスの流れの挙動の研究を強化する。

効率的な熱分布モデルの新しい方法を検討中。

量子シミュレーションツールの詳細な分析とそのパフォーマンスの課題。

研究は、スピンゼーベック効果を使って量子スピン液体とマヨラナフェルミオンの理解を深めている。

DMG4はダークマターの生成シミュレーションを強化して、科学研究をサポートするよ。

数学演算子におけるスペクトル包含集合の包括的な視点。