Física - Física computacional

Un enfoque híbrido mejora las simulaciones de comportamientos moleculares complejos utilizando conocimiento experto y datos.

Un enfoque híbrido para estudiar las magnetosferas de los pulsares revela comportamientos clave.

Explorando la intersección de la computación cuántica y la química molecular para soluciones innovadoras.

El moco es vital para muchas enzimas que participan en procesos biológicos esenciales.

Un nuevo método de aprendizaje automático mejora la eficiencia de los cálculos de la funcional espectral de Koopmans.

La investigación revela información sobre las interacciones de partículas en la separación de fases líquido-líquido.

NeuralSCF combina aprendizaje automático con DFT para un análisis eficiente de la estructura electrónica.

Los investigadores abordan la pérdida de información de qubits inactivos para mejorar el rendimiento de las computadoras cuánticas.

Combinando la computación clásica y cuántica para mejorar las simulaciones de dinámica de fluidos.

Aprende cómo la luz interactúa con los materiales usando métodos de espectroscopía de absorción.

Los investigadores usan FlowMM para predecir y crear nuevos materiales cristalinos de manera eficiente.

Nuevo software mejora la eficiencia y la precisión en el análisis de estructuras superficiales.

Nuevas técnicas mejoran la precisión y eficiencia en la simulación de movimientos de partículas.

Una guía de varias configuraciones de Kubernetes y sus funcionalidades.

Una visión general de las redes neuronales simplectomórficas y su importancia en los sistemas Hamiltonianos.

Nuevo enfoque mejora la simulación de turbulencias utilizando métodos basados en aprendizaje profundo y en física.

Un nuevo método mejora los algoritmos cuánticos para resolver ecuaciones lineales de manera más efectiva.

Explorando métodos de Monte Carlo para estudiar el comportamiento de líquidos formadores de vidrio.

Este enfoque conecta la física con la optimización para obtener mejores soluciones.

Un nuevo método para atrapar partículas pequeñas usando luz y diferencias de temperatura.

Nuevos métodos mejoran las simulaciones de plasma para entenderlas mejor y aplicarlas.

Examinando la importancia de las interacciones de cuatro fonones en materiales termoelectricos.

Este artículo explora las estrellas de neutrones binarias, sus fusiones y la importancia de los datos iniciales.

Una mirada a los modos cuasinormales no relativistas y sus implicaciones en la física.

Descubre cómo el machine learning predice los resultados de las interacciones atómicas.

La investigación revela interacciones complejas en la relajación del spin y sus implicaciones.

Una mirada a las partes más pequeñas de la materia y sus interacciones.

Este método mejora la comprensión del comportamiento del modelo a través de las relaciones de entrada-salida.

Descubre cómo TCI descompone grandes datos para facilitar su análisis.

Examinando las transiciones del flujo de aire a velocidades hipersónicas y su impacto en la seguridad del vehículo.

Un estudio sobre el uso de redes neuronales para simular la dinámica de fases de materiales.

Un método para mejorar la precisión de las aproximaciones de la función de Bessel para aplicaciones del mundo real.

Una mirada a cómo la teoría de redes revela las relaciones de galaxias en el Supercúmulo de Coma.

Los investigadores proponen el recocido por interacción para mejorar la comprensión de materiales complejos como el WTe.

Nuevos métodos mejoran las predicciones del comportamiento de materiales bajo condiciones cambiantes.

La investigación revela nuevas estructuras para mejorar la conductividad iónica en materiales de almacenamiento de energía.

TPDH-grafeno muestra potencial para mejorar el rendimiento y la longevidad de las baterías de iones de litio.

Usando aprendizaje automático para mejorar la interpretabilidad de simulaciones moleculares.

Nuevos métodos mejoran la simulación de la dinámica de fermiones en varios sistemas.

Una mirada al comportamiento de los neutrones y su importancia en aplicaciones nucleares.