Predicción de observables del estado base con datos cuánticos
Descubre cómo las redes neuronales predicen observables del estado base usando datos de experimentos cuánticos con hasta 115 qubits en el modelo Heisenberg XXZ.
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GLACIER integra gráficos, SMILES y descriptores fisicoquímicos para predecir propiedades moleculares con alta eficiencia. Código abierto.
C-FREE integra 2D y 3D en grafos moleculares con pretraining auto-supervisado sin contraste, superando modelos en MoleculeNet.
Descubre cómo una red neuronal predice parámetros de Lamé en materiales hiperelásticos con microestructuras booleanas. Modelo sustituto eficaz.