計算科学 に関する最新の記事

DEIM-FSアルゴリズムがテンソル分解の効率をどう向上させるかを探ってみて。

LLMの数学の問題を解く能力、特に剰余算について調べてる。

この記事では、ランダムフィールドのダイナミクスとその幾何学的な意味について考察しているよ。

粒子が電磁散乱を通じてどのように相互作用するか、その影響を探る。

球面上の方向データを分析するための角度ハーフスペース深度の見方。

新しい方法が、決定幾何学技術を使ってニューラル量子状態の最適化を改善する。

新しい方法がタンパク質-リガンド相互作用の予測精度を向上させる。

この記事は、トランスフォーマーが重み付き有限オートマトンや木オートマトンをシミュレートできるかどうかを検討しています。

新しい手法は、説明サブグラフを活用することでGNNのパフォーマンスを向上させる。

中性原子量子プロセッサーの可能性をライデンバーグ原子を使って探る。

この記事では、技術におけるナノマグネットの頂点のダイナミクスと応用を探ります。

量子状態、相関、デコヒーレンスの影響についての概要。

新しい方法で流体の相互作用のシミュレーション精度が向上したよ。

デュアルスペース最適化を導入して、薬の設計プロセスを強化するよ。

新しいカプラーのデザインは、量子コンピューティングの性能を向上させてエラーを減らすことを目指してるよ。

チョラ-MHDは、磁気流体力学を使って詳細な宇宙研究のために天体シミュレーションを強化するよ。

確率的アルゴリズムが科学における画像処理や最適化をどうやって向上させるかを探ってみよう。

分子ドッキングと量子コンピュータが薬の開発をどうやって進化させるかを探ってみよう。

革新的な方法が複雑なシステムにおけるフェルミオンの挙動のシミュレーションを改善する。

流れのためのカーネルベースの再構築と有限体積法を組み合わせた方法を紹介するよ。

研究者たちは量子コンピュータを使って、SU(3)理論における基本粒子の相互作用をシミュレーションしてる。

複雑な偏微分方程式を効率的に解くためにニューラルネットワークを使う。

新しい方法が分子量子挙動の研究効率を高めるよ。

新しい手法がQCDシミュレーションの精度を向上させて、フェルミオンとその相互作用に注目してるよ。

AIを使って銀河形成の化学モデルを改善して、結果を早く出す。

ユニバーサルフィジクストランスフォーマーは流体力学のモデル作成の効率と精度を改善する。

不確実な意思決定プロセスを最適化するための量子手法を探る。

ボース-ハバードモデルにおける量子相転移におけるニューラルネットワークの役割を調査中。

さまざまな分野で固体が流体を通ってどう動くかをシミュレーションする方法を調べてる。

自動微分を使って量子システムを最適化して、エンタングルメントの特性を向上させる。

さまざまな科学分野で複雑な行列方程式を解くための効率的な手法。

新しい方法が複雑な方程式の安定性と精度を向上させてるよ。

新しい方法が、効率的に多項式の根を見つける能力を向上させてるよ。

新しい損失関数がPDEを解くためのニューラルオペレーターの信頼性を高める。

研究が初期宇宙における銀河形成のプロトクラスターの役割を明らかにした。

新しい方法が量子コンピュータの部分微分方程式解決への役割を強化する。

この研究では、グレーニュートリノ輸送を使ったコア崩壊超新星のシミュレーションの新しい方法を提案してるよ。

この研究はスピンチェーンと量子情報理論におけるその学習応用を評価している。

量子力学におけるシュレーディンガー方程式の新しいアプローチを探求中。

ハバードチェーンが粒子シンクに繋がっているときの情報の流れを調べる。