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Os métodos de Krylov evoluem pra simplificar a análise de sistemas quânticos complexos.

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O ProteinGPT simplifica o estudo de proteínas através de um sistema de chat interativo.

Um filtro híbrido melhora os métodos numéricos pra ter mais precisão em regiões descontinuas.

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Novas técnicas melhoram a eficiência na modelagem de sistemas complexos.

Explorando métodos de comunicação em supercomputadores multi-GPU pra melhorar o desempenho.

Uma exploração dos complicados processos de treinamento em redes neurais estreitas de duas camadas.

Uma abordagem híbrida melhora os cálculos da equação de onda em várias áreas.

Um olhar sobre problemas de autovalores e métodos pra resolvê-los.

G2C3 melhora simulações de microturbulência plasmática em dispositivos de fusão usando redes neurais.

Explore a estrutura e aplicações dos grafos 2-quasi melhor correspondência na biologia.

Combinar dados DEER com AlphaFold2 melhora as previsões de forma das proteínas.

Combinar Parareal e redes neurais oferece um jeito mais rápido de resolver EDOs.

Analisando como a dinâmica média e a aleatoriedade melhoram os modelos de aprendizado.

Descubra a importância e a flexibilidade das proteínas intrinsecamente desordenadas na biologia.

Pesquisadores usam QCD em rede pra descobrir propriedades dos núcleos e as interações fundamentais deles.

Um novo método pra simplificar simulações em modelos baseados em agentes, combinando agentes semelhantes.

Redes neurais melhoram soluções para equações diferenciais parciais complexas.

Analisando a turbulência com foco nas equações de Ekman-Navier-Stokes e simulações numéricas.

Uma nova abordagem usando Galerkin-Boltzmann e redes neurais pra analisar o comportamento de fluidos.

Novo método quântico melhora significativamente os cálculos de energia molecular.

Técnicas como aprendizado de variedades ajudam os cientistas a interpretar grandes conjuntos de dados de forma eficaz.

Código avançado em Python facilita o estudo de PDFs de transversidade em física de partículas.

Um estudo sobre ionização em hidrogênio usando simulações clássicas de dinâmica molecular.

Combinando decomposição de domínio e inferência de operador pra simulações mais rápidas.

O TomoPicker facilita a busca por partículas em imagens de Cryo-ET, reduzindo bastante o trabalho manual.

A pesquisa analisa estados quânticos complexos em teorias de gauge em rede usando o modelo de Schwinger.

Explorando a mistura de aprendizado de máquina e mecânica molecular pra simulações melhores.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra prever como a informação se espalha em sistemas quânticos.

Apresentando o JuliaQCD, um software pra simular as interações de quarks e glúons na QCD.

Aperfeiçoando gêmeos digitais com modelos de ordem reduzida e computação de alto desempenho.

Este artigo fala sobre os estados vibracionais do metanol e a importância deles.

Aprenda como conjuntos de base especializados melhoram as previsões de propriedades moleculares.

Explora o impacto do PQAE e do QAE no processamento de dados quânticos.

BaNDyT combina simulações e redes pra avançar a pesquisa de proteínas.

Novos métodos combinam redes neurais e técnicas de elementos finitos pra melhorar simulações de fluxo de fluidos.

Combinando métodos tradicionais com IA pra melhorar soluções de PDE.

Um novo método combina HPC, computação quântica e IA pra química.