Física - Física computacional

Un nuevo método mejora la generación de datos para la investigación en fusión nuclear.

Explora cómo el aprendizaje automático mejora la predicción del clima y la comprensión del clima.

Nuevo módulo mejora la precisión de las simulaciones de captura de neutrones en física de partículas.

Una nueva perspectiva sobre el acoplamiento electromagnético mejora el diseño de circuitos de microondas.

La investigación revela factores clave que influyen en la coercitividad de imanes SmCo-1:7.

Nuevos métodos mejoran el estudio de eventos moleculares raros.

Nueva herramienta de aprendizaje automático predice el comportamiento de fluidos alrededor de formas complejas.

Los avances en Quantum Monte Carlo mejoran el análisis de transiciones de fase cuánticas.

Una mirada a la importancia y los desafíos de la Teoría del Funcional de Densidad.

Nuevas funciones de activación mejoran las redes neuronales para resolver ecuaciones complejas.

Una visión general de los métodos multigrid en espacio-tiempo y sus aplicaciones en varios campos.

Explorando los haces de collares y cómo la IA mejora su estudio.

Nuevos métodos mejoran la comprensión del universo a través de datos de lentes gravitacionales débiles.

Explorando el potencial de los centros de vacío de nitrógeno para aplicaciones de tecnología cuántica.

Un nuevo marco mejora las simulaciones moleculares de grano grueso para los investigadores.

Una mirada al comportamiento del plasma de baja beta bajo gradientes de temperatura y densidad.

La investigación explora órdenes ocultos inducidos por láser en materiales con aplicaciones tecnológicas potenciales.

Un nuevo método acelera la descomposición de Pauli usando la Transformada Rápida de Walsh-Hadamard.

Una nueva herramienta ayuda a identificar simetrías de grupo puntual en química y ciencia de materiales.

La investigación se centra en electrolitos poliméricos para mejorar el rendimiento y la seguridad de las baterías de estado sólido.

El marco N²AMD mejora la precisión y eficiencia al estudiar la dinámica de materiales.

Nuevas técnicas mejoran la eficiencia en el muestreo y los cálculos de energía para la química cuántica.

La investigación sobre iones PF2 busca mejorar la precisión del fósforo en las computadoras cuánticas.

La investigación revela nuevos métodos para crear nanoscrolls de óxido con posibles aplicaciones.

mBLOR funcional mejora la Teoría de Funcionales de Densidad para hacer mejores predicciones de materiales.

Nuevas investigaciones destacan cómo los defectos en forma de rombo mejoran la estabilidad de los quasicristales.

Nuevos métodos aumentan la eficiencia en la resolución de ecuaciones de transporte de partículas.

Mejorando técnicas de malla para mejorar las simulaciones de eventos de reconexión magnética.

HTOCSP acelera las predicciones de estructuras cristalinas orgánicas usando métodos automatizados.

Un enfoque nuevo para entender la dinámica de carga en baterías y electrónica.

Una mirada a nuevos métodos para resolver sistemas cuánticos de pocas partículas.

Nuevos métodos mejoran la precisión en el modelado de flujos de gas rarefactos con límites en movimiento.

Las computadoras cuánticas ofrecen nuevas formas de estudiar las propiedades moleculares, a pesar de enfrentar desafíos.

Nuevas técnicas mejoran la comprensión del comportamiento de los materiales bajo estrés y calor.

PhysBERT simplifica la investigación en física, mejorando la recuperación de información y las revisiones de literatura.

Los desplazamientos isotópicos dan pistas sobre las propiedades nucleares y la física fundamental.

KANs conecta la IA y la ciencia, simplificando problemas complejos y mejorando la investigación.

Una mirada a cómo mejorar los cálculos de evidencia usando métodos bayesianos.

VelocityGPT mejora los modelos sísmicos usando aprendizaje automático para obtener información más profunda.

La investigación combina aprendizaje automático y ciencia molecular para mejorar la comprensión de la interacción láser.