Física - Física computacional

Un nuevo algoritmo mejora la comprensión de las disposiciones de espín en los materiales.

El marco SEAQT mejora la comprensión del transporte de electrones y fonones en materiales.

Los investigadores estudian eventos raros usando métodos novedosos para mejorar las simulaciones.

Estudiar las fases de partículas ultrafrías en entornos controlados revela comportamientos cuánticos clave.

Examinando cómo la disposición de materiales afecta la forma y función en los compartimentos bacterianos.

Los avances en la investigación sobre cómo modelar comportamientos complejos de electrones en materiales son clave.

Este método mejora la recopilación de datos al centrarse en cambios significativos en los experimentos.

Métodos innovadores mejoran la comprensión de la formación y propiedades de los agujeros negros.

Aprende cómo los puntos excepcionales influyen en el comportamiento de la luz en dímeros ópticos.

Un nuevo método mejora las simulaciones de flujo de fluidos usando redes neuronales y métodos de elementos finitos.

Examinando las complejidades del modelado de capas de hielo y sus implicaciones para el aumento del nivel del mar.

Las condiciones de contorno no reflectantes mejoran la precisión en las simulaciones de flujo térmico usando LBM.

ReMKiT1D ofrece una herramienta flexible para modelar el comportamiento del plasma en tokamaks.

Combinando el aprendizaje automático con la dinámica de fluidos para mejorar la detección de ondas de choque.

Explorando el comportamiento de la energía en sistemas cuánticos abiertos a través de la magnetización y el conteo de electrones.

Un nuevo método para encontrar valores propios en sistemas cuánticos usando recursos limitados.

Nuevos enfoques mejoran la comprensión del movimiento de iones en sistemas complejos.

Este estudio examina cómo los arreglos desiguales de partículas afectan la dinámica de fluidos.

Una mirada a las propiedades únicas y aplicaciones de los materiales de diamante 2D dopados.

Evalúa el rendimiento de VQE y QAOA bajo ruido de medición en tareas de optimización.

Una mirada profunda al rendimiento de las antenas en implantes médicos y sus desafíos.

Analizando la transmisión del COVID-19 usando autómatas celulares para mejores estrategias de prevención.

El nuevo modelo GravNetNorm mejora el análisis de nubes de puntos en el aprendizaje automático.

Un estudio de los comportamientos del flujo de fluidos en varias condiciones experimentales.

Nuevos materiales y aprendizaje automático mejoran la eficiencia y seguridad de las celdas solares.

Nuevos métodos mejoran el seguimiento de partículas en entornos astrofísicos complejos.

Descubre lo último en tecnología de simulación de ADN y ARN y sus aplicaciones.

VisualPDE hace que aprender ecuaciones complejas sea fácil y divertido para todos.

Un estudio revela información sobre la turbulencia del plasma y su comportamiento con el método de giromomento.

Las perovskitas de haluro ofrecen potencial para la energía solar y dispositivos emisores de luz.

Presentamos un enfoque innovador para simplificar PDEs de alta dimensión.

El aprendizaje automático mejora la precisión de la predicción de estructuras cristalinas para el desarrollo de nuevos materiales.

Descubre cómo los excitones influyen en el futuro de los dispositivos electrónicos y ópticos.

Explorando los patrones intrigantes de los estados quimera en sistemas químicos.

Los investigadores desarrollan un modelo rápido para predecir incendios forestales en tiempo real usando aprendizaje automático.

Una exploración de cómo el espacio de corrimiento al rojo afecta las observaciones de galaxias.

Un estudio revela interacciones complejas de partículas cargadas en plasmas.

Nuevo método mejora las simulaciones moleculares y el análisis en química computacional.

Nuevos enfoques en la ciencia de materiales utilizan redes neuronales para predecir comportamientos de materiales no lineales.

Un nuevo enfoque automatizado mejora los cálculos de espectroscopía vibracional para materiales complejos.