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Um novo método prevê o espaçamento ideal da malha para simulações de fluidos, melhorando a eficiência.

Um novo algoritmo melhora a amostragem em dinâmica molecular usando fluxos de normalização e variáveis coletivas.

Esse estudo apresenta redes tensor-train pra melhorar a precisão e a eficiência das simulações de fluxo.

Um novo método melhora a precisão em problemas de reação-difusão com perturbação singular.

Esse artigo fala sobre códigos de quatro qudits pra correção de erro eficaz em computação quântica.

Uma nova função de perda, Astral, melhora o desempenho das redes neurais informadas pela física.

Analisando o comportamento de fluidos com um método numérico pra entender melhor.

Pesquisas mostram que métodos de condicionamento melhoram a geração de moléculas parecidas com drogas.

Um novo método melhora a eficiência da propagação de ondas.

Um novo algoritmo melhora a estimativa de estados próprios em sistemas quânticos.

Um novo método melhora a análise de conjuntos de dados complexos usando técnicas avançadas.

Descubra o papel do aprendizado de operadores em avançar previsões baseadas em dados em várias áreas.

Explorando a dinâmica das estrelas de nêutrons através de simulações avançadas e observações.

Esses modelos ajudam os cientistas a gerar estruturas moleculares 3D complexas pra desenvolvimento de medicamentos.

Uma nova abordagem melhora a escalabilidade da computação quântica com designs modulares.

qFit-ligand melhora a compreensão das formas dos ligantes e interações com proteínas.

Explorando novas maneiras de fazer simulações de sistemas quânticos de forma mais eficaz.

Descobertas recentes mostram a presença e a importância da mágica quântica em experimentos com quarks top.

O SWIRL simplifica fluxos de trabalho científicos complexos pra ter mais eficiência e interoperabilidade.

Pesquisas melhoram simulações de sistemas binários, aumentando a compreensão das ondas gravitacionais.

Melhorando métodos quânticos pra resolver a equação de Poisson em dinâmica de fluidos.

Dois novos métodos pra soluções eficientes em equações e inclusões usando redução de variância.

Explorando a entropia de emaranhamento e sua importância na mecânica quântica.

ONGs usam redes neurais pra simplificar a resolução de equações diferenciais parciais complexas de maneira eficiente.

Uma nova métrica oferece insights sobre a aprendibilidade de circuitos quânticos sem precisar de muito treinamento.

GFN-ROM melhora a redução de ordem do modelo usando redes neurais gráficas para simulações eficientes.

Pesquisadores melhoram a identificação de glueballs usando um algoritmo de dois níveis na QCD em rede.

NeuralSCF combina aprendizado de máquina com DFT pra uma análise de estrutura eletrônica mais eficiente.

Um novo método melhora a eficiência do treinamento para equações complexas usando escalonamento variável.

Novos métodos melhoram as previsões de como as moléculas absorvem e emitem luz.

Novos métodos melhoram previsões de longo prazo em ciência dos materiais usando aprendizado de máquina.

CoOMBE permite que os cientistas simulem como a luz interage com sistemas atômicos.

Armazenamentos de dados maiores melhoram o desempenho e a precisão dos modelos de linguagem baseados em recuperação.

O estudo de fusões de estrelas de nêutrons revela insights sobre gravidade, energia e formação de elementos pesados.

Novas técnicas melhoram a precisão e a eficiência na simulação de movimentos de partículas.

FragLlama adapta modelos de linguagem para design molecular inovador e descoberta de medicamentos.

Um novo algoritmo melhora o desempenho da computação quântica otimizando várias operações-alvo ao mesmo tempo.

Um novo modelo melhora a geração de gráficos usando técnicas de difusão avançadas.

Ligando previsões teóricas e dados experimentais através de densidades espectrais na teoria quântica de campos.

Pesquisadores desenvolvem métodos pra resolver equações FPL complexas de forma mais eficiente.