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Quantum Algorithm for High Energy Physics Simulations
Quantum Algorithm for High Energy Physics Simulations
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Quantum Algorithm for High Energy Physics Simulations

Nachman, Benjamin ; Provasoli, Davide ; de Jong, Wibe A ; Bauer, Christian W

Physical review letters, 2021-02, Vol.126 (6), p.062001-062001, Article 062001 [Periódico revisado por pares]

United States: American Physical Society

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2
Complex dynamics and renormalization
Complex dynamics and renormalization
Material Type:
Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Complex dynamics and renormalization

Curtis T. McMullen

Princeton, N.J. Princeton University Press 1994

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (58F03 M478cd e.1 ) e outros locais(Acessar)

3
hp-VPINNs: Variational physics-informed neural networks with domain decomposition
hp-VPINNs: Variational physics-informed neural networks with domain decomposition
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

hp-VPINNs: Variational physics-informed neural networks with domain decomposition

Kharazmi, Ehsan ; Zhang, Zhongqiang ; Karniadakis, George E.M.

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2021-02, Vol.374 (C), p.113547, Article 113547 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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Citações Citado por
4
Projective group structures as absolute Galois structures with block approximation
Projective group structures as absolute Galois structures with block approximation
Material Type:
Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Projective group structures as absolute Galois structures with block approximation

Dan Haran Moshe Jarden 1942-; Florian Pop 1952-

Providence, R.I. American Mathematical Society c2007

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (00-02 MEMOIRS n.884 ) e outros locais(Acessar)

5
Primordial black hole dark matter from single field inflation
Primordial black hole dark matter from single field inflation
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Primordial black hole dark matter from single field inflation

Ballesteros, Guillermo ; Taoso, Marco

Physical review. D, 2018-01, Vol.97 (2), Article 023501 [Periódico revisado por pares]

College Park: American Physical Society

Texto completo disponível

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6
Projection-based model reduction: Formulations for physics-based machine learning
Projection-based model reduction: Formulations for physics-based machine learning
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Projection-based model reduction: Formulations for physics-based machine learning

Swischuk, Renee ; Mainini, Laura ; Peherstorfer, Benjamin ; Willcox, Karen

Computers & fluids, 2019-01, Vol.179, p.704-717 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier Ltd

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7
The continuum and leading twist limits of parton distribution functions in lattice QCD
The continuum and leading twist limits of parton distribution functions in lattice QCD
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

The continuum and leading twist limits of parton distribution functions in lattice QCD

Karpie, Joseph ; Orginos, Kostas ; Radyushkin, Anatoly ; Zafeiropoulos, Savvas

The journal of high energy physics, 2021-11, Vol.2021 (11), p.1-58, Article 24 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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8
Scattering amplitudes for all masses and spins
Scattering amplitudes for all masses and spins
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Scattering amplitudes for all masses and spins

Arkani-Hamed, Nima ; Huang, Tzu-Chen ; Huang, Yu-tin

The journal of high energy physics, 2021-11, Vol.2021 (11), p.1-77, Article 70 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

Texto completo disponível

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9
Surrogate modeling for fluid flows based on physics-constrained deep learning without simulation data
Surrogate modeling for fluid flows based on physics-constrained deep learning without simulation data
Material Type:
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Surrogate modeling for fluid flows based on physics-constrained deep learning without simulation data

Sun, Luning ; Gao, Han ; Pan, Shaowu ; Wang, Jian-Xun

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2020-04, Vol.361, p.112732, Article 112732 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

Texto completo disponível

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10
Quantifying total uncertainty in physics-informed neural networks for solving forward and inverse stochastic problems
Quantifying total uncertainty in physics-informed neural networks for solving forward and inverse stochastic problems
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Quantifying total uncertainty in physics-informed neural networks for solving forward and inverse stochastic problems

Zhang, Dongkun ; Lu, Lu ; Guo, Ling ; Karniadakis, George Em

Journal of computational physics, 2019-11, Vol.397, p.108850, Article 108850 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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  2. Pop, F  (1)
  3. McMullen, C  (1)
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  1. Jarden, M
  2. Pop, F
  3. McMullen, C
  4. Haran, D

Neste Assunto:

  1. Polynomials
  2. Polynomials
  3. Mathematical Analysis
  4. Algorithms
  5. Science & Technology

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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