Artigos mais recentes para Métodos Computacionais

Explorando o papel da computação quântica na solução eficiente da dinâmica dos sistemas de energia.

Um novo método melhora a sensoriamento comprimido através da otimização de inteiros mistos.

Usando o método Galerkin fraco pra conseguir limites inferiores pros valores próprios.

Pesquisadores desenvolvem o stabJGL pra melhorar a análise de redes de dados biológicos.

Um estudo sobre o Método de Lattice Boltzmann sem malha em simulações de fluidos.

Uma olhada em métodos em tempo real para análise de dados de tensor.

Um novo método melhora a compreensão do fluxo de fluidos sobre superfícies.

Usando grafos direcionais acíclicos pra melhorar os cálculos de amplitude de espalhamento na física de partículas.

BiSDL facilita o design de sistemas biológicos complexos para pesquisadores de todos os níveis.

Um novo método para medir erros de discretização usando a distribuição Wishart.

Aprenda como grupos podem enfrentar problemas complexos de maneira eficaz usando métodos de busca competitivos.

Apresentando o GradME: uma abordagem inovadora para a reconstrução de árvores na filogenética.

Uma visão geral dos novelos e seu papel na teoria dos nós.

Melhorando a avaliação de modelos bayesianos através de técnicas de calibração eficientes.

Esse artigo apresenta um método eficiente pra minimizar funcionais integrais em várias áreas.

Um olhar sobre a importância e o cálculo das propriedades ópticas não lineares.

Uma nova abordagem melhora a precisão e eficiência na modelagem de interações entre fluidos binários.

Uma nova abordagem melhora os cálculos de fluxo térmico em receptores solares.

Novos métodos melhoram os cálculos de materiais com interações eletrônicas fortes.

Uma abordagem mais rápida para simulações de partículas melhora a análise de dados para estruturas de materiais.

Novos métodos melhoram a simulação de materiais eletromagnéticos dinâmicos e suas aplicações.

Pesquisadores estão desenvolvendo métodos para facilitar o algoritmo HHL para computadores quânticos.

Este estudo usa algoritmos genéticos pra descobrir novas variedades Calabi-Yau a partir de poliedros reflexivos.

Uma nova abordagem melhora as previsões para materiais como isolantes de Mott usando DFPT.

Este estudo explora o impacto dos efeitos de memória nas equações de Kadanoff-Baym e HF-GKBA.

EDDPs melhoram simulações e previsões em ciência dos materiais.

Uma nova estrutura melhora o treino de redes neurais convolucionais em grafos através de clusterização adaptativa.

Novos métodos aumentam a precisão e eficiência da simulação usando GPUs.

Pesquisadores melhoram a simulação quântica usando novos métodos para modelos de spin.

SCALINN combina aprendizado de máquina e física pra fazer previsões eficientes em sistemas complexos.

Uma abordagem nova melhora a precisão na modelagem de dinâmica de fluidos.

Novos métodos melhoram a compreensão de sistemas quânticos através de estados excitados e interações complexas.

A pesquisa melhora as reações de pares radicais usando campos magnéticos pra resultados melhores.

Este estudo analisa a dinâmica estrutural da triglicina usando técnicas avançadas.

Analisando estruturas de loop em antiferromagnetos e as mudanças delas com a temperatura.

Um método pra estimar as posições da câmera usando poucas imagens.

Um novo método simplifica a reconstrução de microestruturas usando formas elipsoidais para melhorar o design de materiais.

Explorando o impacto do iShiftML nas previsões precisas de deslocamentos químicos em RMN.

Explorando a importância das transições de fase quântica no modelo da cadeia de Potts.

Um olhar profundo sobre a importância e as aplicações de pares normais primitivos.