8 artigos
Este trabalho apresenta duas novas famílias de controladores de adaptabilidade temporal multirrate para métodos de integração MRI, que, combinados com novos embeddings de ordem até cinco para métodos MERK, permitem simulações adaptativas eficientes e flexíveis de problemas com múltiplas escalas de tempo, superando significativamente as abordagens existentes em desempenho e precisão.
Este artigo apresenta o \texttt{EinSum}, uma notação de soma de Einstein adaptada para computação tensorial-relacional que permite a reescrita automática de cálculos para executar componentes intensivos em kernels numéricos eficientes enquanto gerencia a esparsidade por meio de sistemas relacionais.
Este artigo demonstra que a integração de núcleos tensoriais FP64 com otimizações de fusão de kernels no MFEM acelera significativamente simulações de elementos finitos de alta ordem em GPUs NVIDIA, alcançando ganhos de desempenho e eficiência energética em escala exascale, com aplicação direta em códigos de produção como o vencedor do Prêmio Gordon Bell de 2025 para previsão de tsunamis.
Este artigo apresenta uma arquitetura totalmente residente em GPU e sem bloqueios para a verificação em larga escala da conjectura de Goldbach, que migra todo o pipeline de geração de segmentos para o dispositivo e utiliza um pool de roubo de trabalho assíncrono para alcançar eficiência paralela superior a 98% e uma aceleração de 45,6 vezes em comparação com abordagens anteriores acopladas ao host.
Este artigo técnico descreve uma implementação compatível com JAX da família Broyden autoescalada de métodos quase-Newton, incluindo variantes como BFGS e DFP com busca por zoom, desenvolvida sobre a biblioteca Optimistix para facilitar sua adoção pela comunidade.
Este trabalho apresenta um método numericamente estável e de alta performance para calcular os autovalores de matrizes reais diagonalizáveis 3×3 utilizando invariantes específicos, superando a instabilidade das fórmulas trigonométricas tradicionais e sendo cerca de dez vezes mais rápido que a biblioteca LAPACK em casos desafiadores, mantendo precisão comparável.
O artigo apresenta um algoritmo eficiente que, dado um conjunto de geradores de um subcampo de funções racionais, encontra um conjunto de geradores simplificado utilizando interpolação esparsa e busca parcial de bases de Gröbner, demonstrando melhorias em relação ao estado da arte e aplicações em áreas como a identificabilidade estrutural de parâmetros.
O artigo apresenta o Threadle, um motor de armazenamento e consulta de redes de alto desempenho e eficiente em memória, escrito em C#, que permite analisar redes multilayer e de modo misto em escala populacional (com milhões de nós e bilhões de arestas) sem materializar projeções de dois modos, alcançando uma compressão superior a 2000:1 e oferecendo interfaces via CLI e R.