Física - Física computacional

Explora técnicas de optimización numérica para mejorar la manipulación de la luz en estructuras nanofotónicas.

Investigadores revelan un método para resolver de manera eficiente grandes sistemas de ecuaciones lineales usando optimización binaria.

Explorando los métodos para estudiar flujos hipersónicos e interacciones gas-superficie.

Un estudio muestra cómo el tamaño de grano y la textura afectan el estiramiento en anillos de metal.

Combinar fuentes de datos mejora la precisión de las predicciones climáticas.

Explora la importancia y los desafíos de los recubrimientos térmicos en los motores modernos.

Descubre las propiedades fascinantes y aplicaciones de la geometría hiperbólica.

DBBSC ofrece un enfoque nuevo para mejorar los cálculos en química cuántica.

Usando aprendizaje automático para mejorar la eficiencia en modelos de transporte químico para la calidad del aire.

Este artículo presenta un método eficiente para generar formas complejas en la teoría de cuerdas.

La holografía multisource reduce el ruido de speckle y mejora la calidad de la imagen en holografía.

Nuevos métodos mejoran la extracción de funciones espectrales en estudios de QCD en redes.

Entender el hielo superiónico ayuda a conocer las condiciones de los planetas helados.

Este método acelera el entrenamiento de modelos secuenciales sin sacrificar precisión.

Nuevo algoritmo mejora el análisis de conjuntos de datos complejos para investigadores.

Una biblioteca para calcular las funciones de Green en sistemas cuánticos complejos.

Este artículo examina nuevas técnicas para simular la luz en la física de partículas.

Un nuevo enfoque de dos pasos mejora las simulaciones del método de nivel de conjunto para interfaces de fluidos.

La ptychografía mejora la imagen a nivel atómico, mostrando los movimientos detallados de los átomos.

Hyper-Kamiokande busca responder preguntas clave sobre el universo a través del estudio de neutrinos.

Un nuevo enfoque eficiente en energía para la memoria asociativa usando una red de osciladores virtuales.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión en la simulación de materiales.

Nuevos métodos mejoran la precisión y la eficiencia en materiales con defectos.

Este artículo examina los factores clave que afectan las simulaciones de flujo turbulento sobre un bulto gaussiano.

CORSIKA 8 mejora las simulaciones de lluvias de rayos cósmicos con un modelado de luz mejorado.

Nueva investigación mejora los métodos de extracción líquido-líquido para una recuperación eficiente de materiales.

Un nuevo marco combina DDD y aprendizaje automático para estudiar mejor la deformación del metal.

Explorando cómo el tamaño de grano influye en las propiedades mecánicas de los diamantes policristalinos.

Los investigadores desarrollan métodos estocásticos para estudiar cuasipartículas de manera eficiente en materiales complejos.

Explorando cómo los defectos en las aluminas de metales alcalinos afectan la conductividad iónica para baterías mejores.

Una mirada a cómo las teorías de campo efectivas simplifican sistemas físicos complejos.

Entender cómo construir sistemas de aprendizaje automático más confiables contra amenazas adversariales.

Nuevos métodos en la optimización del diseño mejoran el rendimiento de los dispositivos en fotónica y óptica.

La investigación mejora los métodos numéricos para simular interacciones de partículas en sistemas complejos.

Técnicas avanzadas mejoran la forma en que los científicos estudian los comportamientos moleculares en biología y química.

Un enfoque nuevo para modelar la turbulencia usando aprendizaje automático puede mejorar las simulaciones.

Un análisis de algoritmos para encontrar jets en varios lenguajes de programación usados en física de altas energías.

La investigación revela cómo el dopaje cambia los límites de grano en materiales de ceria-zirconia.

Una mirada al modelado del transporte de energía de olas en varios campos.

Nuevos métodos mejoran la estimación de la distribución de espines en RMN usando algoritmos avanzados.