Física - Física computacional

La computación cuántica ayuda a simular sistemas químicos complejos para hacer mejores predicciones.

Este artículo examina dos métodos para resolver la ecuación de Schrodinger-Poisson en física.

Este artículo examina los efectos de la temperatura y la viscosidad en el comportamiento de los polímeros.

Explorando las ondas de Marshak y sus implicaciones para la transferencia de energía en materiales.

Explorando cómo el aprendizaje automático mejora el análisis de datos en física de partículas.

Una mirada a la mecánica cuántica y métodos numéricos para el comportamiento de partículas.

La investigación revela nuevas ideas sobre sistemas cuánticos impulsados por fuerzas externas.

Nuevos métodos mejoran el estudio de partículas cuánticas en sistemas fuera de equilibrio.

Descubre cómo el Response Matching transforma la generación de materiales y moléculas.

La investigación revela la importancia de las fusiones de estrellas de neutrones y el papel de las simulaciones.

Un nuevo modelo predice un comportamiento turbulento, ayudando en los futuros diseños de reactores de fusión.

Una mirada a la importancia y los desafíos de la teoría de clúster acoplados en química.

Presentamos FB-LTS, un método que mejora la eficiencia en simulaciones de aguas poco profundas.

Una herramienta diseñada para facilitar la recopilación de propiedades de materiales de la literatura científica.

La investigación arroja luz sobre los defectos en el bromuro de cesio y plomo para la eficiencia de las celdas solares.

Investigando las similitudes entre DNNs y vidrios estructurales.

Una visión general de los Métodos de Puntos Materiales y sus aplicaciones en el estudio de materiales.

Los investigadores usan simulaciones para investigar el comportamiento de los cristales de iones en la ciencia cuántica.

Explorando el papel de las redes tensoriales en mejorar la eficiencia de la inferencia probabilística.

LENNs ofrecen un nuevo enfoque para modelar sistemas físicos complejos de manera eficiente.

Los investigadores simplifican las redes neuronales para descubrir información clave sobre la memoria y la toma de decisiones.

Las funciones de onda neuronales y los Pfaffianos mejoran significativamente las predicciones de la química cuántica.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de redes neuronales que resuelven ecuaciones diferenciales parciales.

Mejorar las medidas de velocidad mejora las simulaciones del comportamiento de partículas en varios campos científicos.

Aprende a aplicar condiciones de contorno transparentes para resolver la ecuación de Schrödinger numéricamente.

Este estudio revela nuevas ideas sobre la turbulencia en entornos espaciales.

Los investigadores mejoran las simulaciones de plasma con un nuevo método de integración numérica.

Un nuevo método basado en IA mejora la eficiencia en la inversión de forma completa.

RKGC mejora la precisión y consistencia en simulaciones de fluidos usando SPH.

Este artículo habla de cómo el aprendizaje automático ayuda a diseñar materiales microestructurados.

Un estudio revela nuevas ideas sobre el comportamiento de los hidrogeles bajo estrés.

Investigaciones revelan comportamientos complejos de electrones en MATBG usando técnicas computacionales avanzadas.

Nuevos algoritmos mejoran las predicciones de los estados fundamentales cuánticos usando datos limitados.

Un nuevo método combina el aprendizaje automático con el agrupamiento grueso para mejorar la modelización de materiales.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión de la predicción de la densidad de carga.

Un nuevo método utiliza aprendizaje profundo para mejorar los cálculos de energía en sistemas cuánticos de muchos cuerpos.

Este artículo habla sobre métodos innovadores para descubrir leyes de conservación en varios campos científicos.

Combinando métodos cuánticos y clásicos para abordar las ecuaciones de movimiento de fluidos.

Combinando física y geometría para mejorar las predicciones de dispersión acústica.

Una visión general de los flujos de dos fases y los modelos numéricos que los estudian.