Física - Física computacional

Una nueva herramienta para hacer cálculos más fáciles en cosmología.

El estudio compara modelos para predecir la producción de positrones en el tratamiento del cáncer.

Este artículo habla sobre métodos para estudiar el movimiento de partículas en entornos limitados.

Este artículo examina la dinámica y las aplicaciones de los vértices de nanomagnetos en la tecnología.

Un nuevo marco estudia el movimiento de calor en los aislantes para mejorar la eficiencia de los materiales.

La investigación identifica un montón de materiales 2D desconocidos con propiedades increíbles.

La capa de Lennard-Jones mejora la distribución de nubes de puntos para un mejor análisis de formas 3D.

Un nuevo método mejora la precisión en la simulación de interacciones de fluidos.

Un nuevo método mejora el modelado de ondas en la física del plasma, abordando los desafíos cerca de los cataclismos.

Un nuevo método mejora las simulaciones moleculares al enfocarse en áreas de incertidumbre.

Nuevo método SWAP mejora la comprensión de los vidrios de spin a través de dinámicas de relajación mejoradas.

Este artículo compara los solucionadores basados en mallas y los pseudo-espectrales en la investigación de plasmas.

Los investigadores enfrentan desafíos en la mecánica cuántica con métodos numéricos innovadores.

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.