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Pesquisadores juntam termodinâmica e álgebra linear pra resolver problemas de forma eficiente.

Pesquisadores estão explorando métodos sem laser para melhorar computadores quânticos de íons aprisionados.

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Um novo método permite a proteção da privacidade em aprendizado profundo por meio de aproximações polinomiais.

Um pacote de software pra estudar as estruturas eletrônicas dos materiais através de simulações.

Um novo método combina IA e física pra resolver problemas inversos complexos.

Explorando o conceito de Tempo de Primeira Passagem em medições quânticas.

Uma nova abordagem híbrida melhora a análise de problemas elasto-plásticos.

Pesquisadores combinam métodos clássicos com aprendizado de máquina pra fazer previsões moleculares melhores.

Pesquisadores usam espectroscopia de absorção de raios X pra analisar o comportamento molecular da água líquida.

Analisando o comportamento e as propriedades de camadas largas em redes neurais profundas.

Um novo método melhora os cálculos de fluxo de fluidos e pressão.

Esse artigo fala sobre técnicas para analisar interações de partículas na física.

Esse artigo fala sobre a transformação de espalhamento inverso numérico pra equação DNLS.

Novos métodos em física quântica de muitos corpos mostram potencial para melhorar os estudos de interação de partículas.

Esse artigo apresenta um método pra simular sistemas quânticos em ambientes grandes.

Uma abordagem mais simples promete cálculos eficientes de momentos magnéticos na física de partículas.

Um olhar sobre órbitas nilpotentes especiais e sua importância na teoria da representação.

ShadowNet combina sombras clássicas e redes neurais pra melhorar o aprendizado de sistemas quânticos.

Explore a relação entre curvas modulares e seus subgrupos cuspidais.

Este estudo explora como o pós-processamento melhora a eficiência da otimização bayesiana em problemas complexos.

Um novo método agiliza os cálculos para estudar o comportamento dos elétrons em moléculas complexas.

Um método pra melhorar a velocidade de tomada de decisão em sistemas de Controle Preditivo de Modelo.

Pesquisas trazem novas formas de calcular funções de geração na teoria quântica de campos.

Novos métodos melhoram a eficiência em simulações e modelagens de física complexa.

Um novo método melhora a eficiência na análise de dados complexos usando partículas Riesz ponderadas.

Novos métodos melhoram a eficiência das simulações em física de partículas.

Um jeito de melhorar as previsões do modelo usando múltiplos núcleos ao mesmo tempo.

AFsample2 melhora as previsões de formato de proteínas através de métodos de amostragem inovadores.

Novo método melhora cálculos de energia do estado fundamental para núcleos de massa ímpar.

Mistura suave melhora o aprendizado profundo ao combinar modelos de forma eficiente e eficaz.

Uma nova estrutura melhora o estudo do glasma em colisões de íons pesados.

Analisando relações entre curvas elípticas através de isogenias e restrições de altura.

Novos projetores melhoram a precisão da modelagem em dispersão eletromagnética em baixas frequências.

Estudo revela comportamentos complexos de bósons em um arranjo de duas cadeias.

Um olhar sobre sistemas de spin quântico e o método da função de Green para análise.

Explorando as complexidades do transporte ótimo e o papel dos potenciais de Kantorovich.

Uma abordagem nova pra usar redes neurais com estruturas de dados complexas.

Um novo método melhora a precisão e eficiência de árvores de decisão para grandes conjuntos de dados.

Analisando como modelos de aprendizado de máquina melhoram as previsões na pesquisa de materiais.