Zobrazeno 1 - 10
of 183
pro vyhledávání: '"Costa, Emanuele"'
Publikováno v:
2024 Mach. Learn.: Sci. Technol. 5 035015
In recent years, machine learning models, chiefly deep neural networks, have revealed suited to learn accurate energy-density functionals from data. However, problematic instabilities have been shown to occur in the search of ground-state density pro
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.09788
Publikováno v:
Phys. Rev. B 108. (2023): 125113
Density functional theory (DFT) is routinely employed in material science and in quantum chemistry to simulate weakly correlated electronic systems. Recently, deep learning (DL) techniques have been adopted to develop promising functionals for the st
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.15370
Accelerating equilibrium spin-glass simulations using quantum annealers via generative deep learning
Publikováno v:
SciPost Phys. 15, 018 (2023)
Adiabatic quantum computers, such as the quantum annealers commercialized by D-Wave Systems Inc., are routinely used to tackle combinatorial optimization problems. In this article, we show how to exploit them to accelerate equilibrium Markov chain Mo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.11288
Autor:
Costa, Emanuele, author
Publikováno v:
Modality : A History, 2024.
Externí odkaz:
https://doi.org/10.1093/oso/9780190089856.003.0003
Publikováno v:
Phys. Rev. E 106, 045309 (2022)
Machine-learned regression models represent a promising tool to implement accurate and computationally affordable energy-density functionals to solve quantum many-body problems via density functional theory. However, while they can easily be trained
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.08367
Publikováno v:
In Journal of Archaeological Science: Reports October 2023 51
Autor:
Costa, Emanuele1 (AUTHOR) emanuele.costa@vanderbilt.edu
Publikováno v:
Southern Journal of Philosophy. Sep2023, Vol. 61 Issue 3, p439-456. 18p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Production Planning & Control; Jul2024, Vol. 35 Issue 10, p1127-1147, 21p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.