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Um algoritmo leve melhora a precisão da simulação de danos por radiação em detectores de silício.

Pesquisas sobre qutrits mostram um desempenho melhorado para operações quânticas, especialmente a porta Toffoli.

Pesquisa sobre líquidos quânticos de spin e estados magnéticos complexos usando o modelo spin-Kitaev-Heisenberg.

Novas técnicas melhoram nossa habilidade de estudar superredes e suas propriedades eletrônicas.

Novos modelos de parede deslizante melhoram a precisão e a eficiência na simulação de fluxos turbulentos.

Explorando a conexão entre defeitos topológicos e sistemas biológicos em nemáticos ativos.

Esse artigo destaca os métodos chave que melhoram o design de turbomáquinas por meio de simulações computacionais.

Uma imersão profunda no magnetismo através da análise da equação de Landau-Lifshitz.

Uma nova abordagem para simulação eficiente de sistemas Coulomb quasi-2D é apresentada.

A pesquisa mostra comportamentos complexos de elétrons no MATBG usando técnicas computacionais avançadas.

Um novo método melhora a eficiência no design de circuitos quânticos.

Um novo método melhora as previsões sobre a estrutura nuclear levando em conta interações de três corpos.

Analisando métodos numéricos em ciência dos materiais para problemas de campo de fase.

Uma olhada em como a dinâmica de patch melhora as técnicas de modelagem multiescalar.

Descubra como características aleatórias simplificam cálculos complexos em aprendizado de máquina.

Combinar IA e HPC melhora as simulações para pesquisa científica.

Um novo método pra estimar a densidade de arestas em grafos aleatórios, garantindo a privacidade.

Esse estudo analisa a relação entre estruturas de Hopf-Galois e extensões de campo.

Uma olhada em como usar a estabilização dinâmica em simulações de QCD pra melhorar a precisão.

Saiba mais sobre IPMs e como o MLMC melhora o desempenho deles em várias aplicações.

Um novo método lida com formações de choque na equação de Burgers de forma eficiente.

Explorando o papel das triangulações na compreensão das variedades de Calabi-Yau.

Combinando métodos quânticos e clássicos pra lidar com as equações de movimento de fluidos.

Método inovador integra densidade eletrônica para melhorar previsões de propriedades moleculares.

A pesquisa sobre métodos precisos de energia de ligação melhora a compreensão dos núcleos atômicos.

Uma abordagem nova mostra como partículas minúsculas interagem em várias condições.

Explorando o papel do DMC no estudo de materiais 2D.

Analisando propriedades e aplicações dos polinômios lorentzianos na matemática.

FAdam otimiza o treinamento de machine learning com técnicas aprimoradas pra resultados melhores.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra prever parâmetros importantes de Hubbard pra materiais.

Uma visão geral do DMFT e seu papel no estudo de sistemas de elétrons que interagem fortemente.

Um novo método de classificação usando hipergrafos melhora a precisão da categorização de dados.

Uma olhada em como as máquinas de Ising melhoram as técnicas de otimização.

Este artigo fala sobre as vantagens da Rede Neural Espectral de Chebyshev para resolver equações diferenciais.

Uma abordagem nova pra analisar dados de triplet em experimentos de física de partículas.

Esse artigo investiga o comportamento integral relacionado à função zeta de Riemann.

Explorando o potencial da computação quântica em simulações de dinâmica de fluidos.

Analisando a convergência do SGD com momentum através de métodos baseados em janela de tempo.

Aprenda como o aprendizado online bayesiano adapta modelos com dados que chegam.

Este artigo revisa métodos para melhorar a precisão de problemas de mínimos quadrados usando diferentes níveis de precisão.