Física - Física computacional

Nuevos métodos mejoran el tratamiento de los límites en simulaciones de flujo de fluidos compresibles.

Métodos innovadores mejoran las simulaciones del comportamiento fermiónico en sistemas complejos.

Los expertos se reúnen para charlar sobre simulaciones de Monte Carlo y mejoras en GPU.

Un nuevo método mejora la exploración del modelo de tres dobles de Higgs en física de partículas.

Este artículo explora las diferencias en el radio de carga de varios isótopos de plata.

Explorando el papel del ruido en la mejora de simulaciones cuánticas de sistemas abiertos.

El nuevo Modelo de Deconvolución Directa Discreta mejora la precisión de la simulación de turbulencias.

Un nuevo enfoque transforma la forma en que modelamos las interacciones entre fluidos y sólidos.

Examinando nuevos métodos para estudiar las interacciones luz-materia en diferentes sistemas.

Examinando cómo las señales tempranas pueden predecir cambios cruciales en el sistema.

Técnicas innovadoras mejoran la modelación de interacciones y dinámicas moleculares.

Usando redes neuronales para resolver restricciones en un modelo de gravedad.

Un método para separar la información de flujo relevante y mejorar predicciones y estrategias.

Nuevas ideas sobre materiales topológicos usando simulaciones cuánticas avanzadas.

Aprende cómo el desenrollado mejora el entrenamiento de redes neuronales para simulaciones físicas.

Un enfoque de aprendizaje automático mejora las predicciones del comportamiento de materiales en estado sólido.

Un nuevo método de entrenamiento mejora la estabilidad y precisión en simulaciones de dinámica molecular.

El aprendizaje automático mejora la precisión en la predicción de propiedades químicas usando funcionales de densidad híbridos adaptativos.

La investigación muestra que los reservorios más simples mejoran la precisión en la predicción de series temporales caóticas.

Las ondas de espín podrían revolucionar la eficiencia en el procesamiento y almacenamiento de datos.

Un nuevo enfoque de red neuronal mejora la modelación de sistemas dinámicos rápidos-lentos.

Un nuevo método mejora la eficiencia de las simulaciones multiphísicas para láseres.

Un nuevo método mejora la imagen de muestras sensibles en poca luz.

Este artículo habla sobre nuevos métodos para capturar con precisión los choques en la dinámica de fluidos.

Descubre cómo los Potenciales de Redes Neuronales transforman las simulaciones moleculares para los investigadores.

SuperdropNet mejora la modelación de microfísica en la nube para tener mejores pronósticos del clima.

Una visión general de los métodos para estudiar sistemas con conteos de partículas variables.

Un estudio sobre cómo los polímeros se mueven a través de aberturas minúsculas en entornos abarrotados.

Aprende cómo los PINNs combinan el aprendizaje profundo con la física para resolver problemas de manera eficiente.

Un nuevo enfoque mejora las simulaciones para interacciones de partículas cuasi-2D.

El aprendizaje automático ayuda a predecir estructuras cristalinas de manera más eficiente que los métodos tradicionales.

La detección cuántica usa la mecánica cuántica para hacer mediciones precisas en varios campos.

Este artículo presenta métodos avanzados para analizar la dinámica de fluidos y la transferencia de calor en formas complejas.

Nuevas ideas sobre líquidos iónicos a través de aprendizaje automático y simulaciones avanzadas.

Descubre cómo las computadoras cuánticas de frecuencias están cambiando la tecnología con rapidez y eficiencia.

Nuevos modelos híbridos mejoran las predicciones del comportamiento de los materiales bajo estrés cíclico.

Este estudio presenta NNBF para mejorar los cálculos del estado fundamental en química cuántica.

OLRG ofrece un enfoque nuevo para simular mejor sistemas cuánticos complejos.

Un análisis de MLIPs universales en la predicción de las energías superficiales de materiales.

Nuevo enfoque usa redes neuronales informadas por la física para simulaciones de dispersión acústica.