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Estudo investiga como a tensão afeta as propriedades magnéticas do 1T-VSe.

Este artigo explora grafos bicoloridos por arestas e sua importância na matemática e na física.

Apresentando a aproximação de ponto de grade para lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficaz.

Analisando a junção de modelos de aprendizado de máquina especializados e como eles se colaboram.

Um programa reduz integrais tensoriais complexas pra cálculos de interação de partículas.

Uma visão simplificada de como a LQFT ajuda a gente a estudar partículas minúsculas.

Uma nova perspectiva sobre o modelo de Hopfield quântico revela novas ideias.

Descobrindo novas fases em redes Kondo através de spins e simulações.

KANs oferecem flexibilidade e eficiência em aprendizado de máquina em comparação com MLPs.

Saiba como o método LOD simplifica desafios complexos em múltiplas escalas.

Explorando novas maneiras de analisar materiais complexos usando a Teoria do Funcional de Densidade.

Um novo método simplifica os cálculos de materiais pra resultados melhores e mais rápidos.

Pesquisadores enfrentam as complexidades no design de stellarators usando exploração de eixos magnéticos.

Pesquisadores melhoram a simulação quântica usando métodos TRG e HOTRG.

Aprenda como a amostragem aritmética melhora a geração de textos em modelos de linguagem.

Uma nova abordagem melhora a decomposição de modo dinâmico para dados de fluxo de fluídos barulhentos.

Cientistas usam a separação de pares próprios pra resolver desafios quânticos de forma eficiente.

Cientistas estudam átomos Rydberg pra desvendar os segredos das fases e transições quânticas.

Este artigo explora como o recozimento quântico ajuda a entender as estruturas nucleares.

Pesquisadores usam aprendizado profundo pra prever as propriedades de cristais fotônicos de forma eficiente.

Uma olhada na fusão de modelos ponderados e seu impacto no desempenho de aprendizado de máquina.

Um olhar sobre métodos computacionais na teoria das categorias e suas aplicações.

Um método pra consertar erros de medição na computação quântica, melhorando a confiabilidade.

Um novo método simplifica o treinamento de redes neurais spiking eficientes em energia.

Um olhar sobre modelagem de campo de fase e a importância da estabilidade numérica em simulações.

Um novo método facilita o ajuste de dados experimentais para os físicos.

Novo kernel melhora processos gaussianos para previsões de dados precisas.

Aprenda a descobrir o comportamento do sistema através de padrões de dados e identificação de modelos.

Uma exploração de como o CAMPS reduz entrelaçamento em cadeias de spins quânticos.

Este estudo apresenta um novo método para calcular níveis de energia usando a equação de Dirac.

Descubra como um novo método acelera o reconhecimento de imagens.

O novo conjunto de bases vDZP oferece resultados rápidos e precisos em cálculos de química quântica.

Simplificando cálculos complexos em matemática de alta dimensão com um novo método de cubatura.

Um olhar sobre sistemas de controle com equações diferenciais parciais parabólicas.

Aprendizado de máquina melhora a velocidade e a precisão na construção de diagramas de fase para materiais.

Aprenda sobre as propriedades únicas dos isótopos de cálcio e sua importância.

Cientistas usam aprendizado por reforço pra melhorar as conexões entre partículas quânticas.

Uma olhada em como otimizar modelos de aprendizado de máquina usando funções quasi-convexas.

Combinar TDA e CNNs aumenta a precisão do reconhecimento de imagem usando dados variados.

Um novo método aumenta a precisão nos estudos sobre o comportamento de materiais.