Neural networks unlock larger quantum simulations with lower computational costs

Дата публикации: 22-07-2026 20:40:07

In recent years, research using artificial intelligence to predict material properties has advanced rapidly. Neural network quantum Monte Carlo methods have attracted attention as highly accurate simulation techniques. However, their extremely high computational cost has limited their application to small molecular systems. This study introduces a new computational method that overcomes this limitation.

Основное содержимое страницы с новостью.

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Quantum Zeno effect could freeze computations as qubit systems scale up	0	8.71	24-07-2026
2	Создана ускоряющая работу квантовых вычислительных цепочек нейросеть	0	0	20-03-2025
3	Faster quantum computers can learn from their own mistakes	0	6.05	15-07-2026
4	New multiplexing scheme accelerates long-distance quantum communication	0	7.52	22-07-2026
5	В США впервые запустили полноценную нейросеть на ионном квантовом компьютере ...	5	7	15-07-2026
6	Los ordenadores cuánticos más avanzados pueden aprender de sus propios errores	7	8	16-07-2026
7	Новый нейросетевой инструмент научился рассчитывать свойства молекул с высокой точностью и физической надежностью	5	8	19-06-2026
8	Создана система ИИ, ускоряющая квантово-химические расчеты	0	0	22-05-2025
9	Quantum computer simulates hadronization, reproducing string breaking with 104 qubits	5	7	30-06-2026
10	Mathematicians Unleash Multifold Speed Boost for Supercomputer Simulations of Molecules	5	8	24-06-2026

Классификация: Наука. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 7.62. Источник: phys.org.