計算科学 に関する最新の記事

新しい方法で流体シミュレーションの最適なメッシュ間隔を予測して、効率がアップするよ。

新しいアルゴリズムが、正規化フローと集合変数を使って分子動力学のサンプリングを改善する。

この研究では、フローシミュレーションの精度と効率を向上させるためにテンソルトレインネットワークを導入しているよ。

新しい方法が特異摂動反応拡散問題の精度を向上させる。

この記事では、量子コンピューティングにおける効果的なエラー訂正のための4キュディットコードについて話してるよ。

新しい損失関数、アストラルは、物理情報を考慮したニューラルネットワークのパフォーマンスを向上させるよ。

流体の挙動を数値的手法で調査して、理解を深める。

研究によると、条件付けの方法が薬のような分子生成を改善するんだって。

新しい方法が波の伝播効率を改善する。

新しいアルゴリズムが量子システムの固有状態推定を改善する。

新しい手法が高度な技術を使って複雑なデータセットの分析を改善する。

オペレーター学習がデータ駆動型の予測を進める役割をいろんな分野で探ってみよう。

先進的シミュレーションや観測を通じて、中性子星のダイナミクスを探ってるよ。

これらのモデルは、科学者たちが薬の開発のために複雑な3D分子構造を生成するのを手助けしているんだ。

新しいアプローチがモジュラー設計で量子コンピュータのスケーラビリティを向上させる。

qFit-ligandはリガンドの形状やタンパク質の相互作用を理解するのに役立つよ。

より効果的な量子システムシミュレーションのための新しい方法を探る。

最近の研究で、トップクォーク実験における量子マジックの存在と重要性が明らかになった。

SWIRLは複雑な科学的ワークフローを簡素化して、効率と相互運用性を向上させるよ。

研究がバイナリシステムのシミュレーションを改善して、重力波の理解を深めてるよ。

流体力学のポアソン方程式を解くための量子法の改善。

方程式と包含における効率的な解法のための2つの新しい手法、分散削減を活用。

エンタングルメントエントロピーと量子力学におけるその重要性を探ってる。

NGOは、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活用してるよ。

新しいメトリックが、徹底的なトレーニングなしで量子回路の学習可能性についての洞察を提供するよ。

GFN-ROMは、効率的なシミュレーションのためにグラフニューラルネットワークを使ってモデル秩の削減を強化する。

研究者たちは格子QCDで二層アルゴリズムを使ってグルーボールの特定を改善した。

NeuralSCFは、効率的な電子構造解析のために機械学習とDFTを組み合わせてるよ。

新しい方法が、変数スケーリングを使って複雑な方程式のトレーニング効率を向上させるよ。

新しい方法で分子が光を吸収・放出する予測が改善される。

新しい方法が機械学習を使って材料科学の長期予測を改善してるよ。

CoOMBEは、科学者が光が原子システムとどのように相互作用するかをシミュレーションできるようにします。

大きなデータストアは、取得ベースの言語モデルの性能と精度を向上させるよ。

中性子星の合体を研究することで、重力やエネルギー、重い元素の形成についての洞察が得られるんだ。

新しい技術が粒子の動きをシミュレーションする精度と効率を向上させてる。

FragLlamaは革新的な分子設計と薬の発見のために言語モデルを適応させるんだ。

新しいアルゴリズムが量子コンピューティングのパフォーマンスを向上させて、複数のターゲット操作を同時に最適化するんだ。

新しいモデルは、高度な拡散技術を使ってグラフ生成を強化するよ。

量子場理論におけるスペクトル密度を通じて、理論的予測と実験データを結びつける。

研究者たちが複雑なFPL方程式をもっと効率的に解く方法を開発した。