Física - Física computacional

Investigando la dinámica de transferencia de calor usando simulaciones avanzadas en geometrías complejas.

Nuevas técnicas mejoran la solución de ecuaciones no lineales complejas.

Explorar cómo los líquidos interactúan con las superficies tiene un impacto en varias industrias.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las simulaciones de flujo en dos fases.

Examinando cómo el corte de flujo afecta la formación de campos magnéticos en entornos astrofísicos.

Enfoques innovadores usando DMD y GAN mejoran la modelación del colapso de poros inducido por choques.

Una nueva técnica automatizada mejora la eficiencia en la generación de MLWFs para la ciencia de materiales.

Explorando el impacto de la tecnología GPU en los cálculos tensoriales en sistemas complejos.

Este estudio examina la relación entre las secuencias de proteínas y las propiedades de los condensados.

multiRegionFoam permite simulaciones complejas entre diferentes materiales y flujos de fluidos.

Nuevos métodos para predecir materiales metastables pueden desbloquear propiedades únicas para varias tecnologías.

Explorando el comportamiento de transferencia de calor en emulsiones concentradas y sus impactos tecnológicos.

Este artículo explora cómo la rigidez a la flexión influye en las formas de los polímeros semiflexibles.

Una mirada a cómo las inestabilidades multimodo afectan el rendimiento y las aplicaciones de los láseres.

Examinar el movimiento de Hsp90 puede llevar a mejores tratamientos contra el cáncer.

Combinar las funciones de Green con redes neuronales ofrece nuevas soluciones para PDEs complejas.

La investigación muestra que los dínamos de pequeña escala pueden existir incluso en entornos con bajo número de Prandtl magnético.

Julia facilita un análisis de datos eficiente en física de alta energía gracias a su alto rendimiento y facilidad de uso.

El nuevo método RelSIM mejora la simulación de plasmas astrofísicos, aumentando la precisión y la eficiencia.

Una comparación de dos métodos numéricos para simular cambios en materiales.

Presentando dos modelos para crear materiales de cristal avanzados para aplicaciones energéticas.

Investigadores están desarrollando materiales eficientes para un almacenamiento seguro de hidrógeno.

Este artículo examina cómo la frecuencia de conducción influye en la dinámica de electrones en plasma acoplado capacitivamente.

Un nuevo método mejora la precisión del modelo para los patrones de copolímeros dibloque usando datos de imágenes.

Un nuevo método mejora las simulaciones de interacciones de fluidos bifásicos para aplicaciones industriales.

Nuevos métodos mejoran la simulación de materiales electromagnéticos dinámicos y sus aplicaciones.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de deep learning para el análisis de datos científicos de alta resolución.

Los investigadores crean un modelo de computadora híbrido para estudiar las respuestas de los tumores a los medicamentos.

Nuevos modelos autorregresivos mejoran la muestreo y representación de estados cuánticos complejos.

Explorando el comportamiento de átomos de metal individuales en superficies de diamante dopadas con boro.

Este estudio explora el impacto de los efectos de memoria en las ecuaciones de Kadanoff-Baym y HF-GKBA.

Nuevos métodos alinean partículas para obtener imágenes más claras de estructuras moleculares.

Este estudio detalla una técnica para seleccionar observables en sistemas complejos.

Los EDDPs mejoran las simulaciones y predicciones en la ciencia de materiales.

TensorNet mejora las predicciones moleculares usando representaciones tensoriales eficientes.

Explorando la conductividad térmica en CsPbBr y sus implicaciones para aplicaciones de materiales.

Un nuevo modelo de red neuronal mejora las simulaciones del crecimiento de superficies bajo diversas condiciones de ruido.

Una visión general de las ecuaciones de momento en aguas poco profundas y su importancia en la dinámica de fluidos.

Un enfoque nuevo mejora la precisión en el modelado de dinámica de fluidos.

Un método para calcular campos eléctricos a partir de distribuciones de carga gaussiana de manera eficiente.