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Técnicas de aprendizado de máquina melhoram a compreensão de sistemas quânticos e transições de fase.

Um método novo melhora o desempenho de GNN com dados ruidosos.

Novo método melhora a eficiência no estudo de estruturas e interações de proteínas.

Explorando as complexidades da difusão anômala por meio de modelagem matemática avançada.

Novas técnicas melhoram os cálculos de autovalores para matrizes complexas de forma eficiente.

Investigando métodos pra aplicar condições de contorno nas simulações da equação de Schrödinger.

Técnicas de computação quântica melhoram cálculos das energias moleculares.

Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver sistemas hiperbólicos não conservativos com precisão.

Aprenda como PINNs integram física com redes neurais pra resolver equações complexas.

Um olhar sobre como os DGGs melhoram a compreensão das interações dinâmicas em sistemas.

Novas abordagens em design de medicamentos priorizam a sinteticidade das moléculas pra ter resultados melhores.

Investigando pontos críticos na QCD em condições extremas usando métodos numéricos de alta precisão.

Combinando estados de produto de matriz e polinômios de Chebyshev pra uma aproximação de função eficiente.

Novos métodos simplificam a simulação de sistemas quânticos abertos na física quântica.

Explorando a estimativa de fase quântica usando uma partícula em um campo magnético.

Novos métodos oferecem soluções eficientes para exponenciais de operadores em várias áreas.

Pesquisadores melhoram modelos de PDE neurais usando equações de menor dimensão pré-treinadas pra ter um desempenho melhor.

Aprenda como a compressão com perda e o AMR melhoram o manuseio de dados em simulações.

Novos métodos melhoram a compreensão das interações e comportamentos de carga das proteínas.

Técnicas para melhorar a precisão das soluções numéricas em ciência e engenharia.

Apresentando métodos pra melhorar a estabilidade energética e a positividade em fluxos de gradiente.

Uma nova condição de contorno melhora simulações de reconexão magnética em ambientes espaciais.

Novo solucionador HOBO aborda otimização de ordem superior em computação quântica.

Apresentando um novo método pra prever locais de ligação de DNA em proteínas usando deep learning.

Um novo método acelera a redução de ordem de modelo, melhorando a eficiência em simulações complexas.

Esse estudo melhora os cálculos de TDDFT usando múltiplas GPUs para sistemas moleculares maiores.

O COLOSS simplifica a pesquisa de espalhamento nuclear com técnicas computacionais avançadas.

Um novo modelo melhora a compreensão das interfaces eletroquímicas por meio de aprendizado de máquina.

Um novo modelo híbrido combina duas abordagens pra entender melhor a propagação de doenças.

Explore os conceitos chave das variedades de Grassmann, flag e Stiefel e suas aplicações.

CGRL enfrenta desafios em GNNs, melhorando a classificação apesar do viés de popularidade e do ruído.

A pesquisa apresenta um potencial de auto-interação pra melhorar as previsões da Teoria do Funcional de Densidade.

Aprenda como a programação dinâmica reversa profunda resolve equações diferenciais parciais não lineares.

Uma visão geral das complexidades em modelar eventos de fusão de estrelas de nêutrons.

Apresentando o PSNE, um jeito de melhorar embeddings de rede de forma eficiente e eficaz.

O aprendizado de máquina acelera os cálculos da superfície de energia potencial pra moléculas como o etanol.

Pesquisas mostram que o desempenho dos modelos de linguagem melhora com a computação adaptativa durante os testes.

Uma olhada em métodos numéricos de alta ordem para dinâmica de fluidos.

Um novo método melhora as previsões de funções de proteínas usando técnicas avançadas.

A IA tá agilizando o processo de criar circuitos quânticos com métodos de síntese mais eficientes.