Física - Física computacional

Este artículo presenta un nuevo método para resolver problemas de valor inicial en física.

WHFast512 acelera simulaciones planetarias, ayudando en estudios científicos sobre movimientos celestiales.

Este artículo habla sobre el potencial de la computación cuántica para simular el comportamiento de fluidos y sus desafíos.

Un nuevo método combina el aprendizaje automático con la mecánica clásica para analizar sistemas físicos.

Trotter24 mejora las simulaciones cuánticas con selección adaptativa de pasos de tiempo y control efectivo de errores.

Nuevas técnicas mejoran la eficiencia para calcular promedios térmicos cuánticos.

Un nuevo método mejora las simulaciones de dinámica molecular a través de técnicas innovadoras.

LCNF mejora la imagen superando las limitaciones tradicionales con aprendizaje profundo.

Los investigadores presentan un método para mejorar los cálculos fermiónicos en simulaciones cuánticas.

Explorando el impacto del entorno en los sistemas cuánticos y el uso de métodos variacionales.

Los GANs Wasserstein condicionales abordan la escasez de datos en aplicaciones espectrales en diversos campos científicos.

Explorando el papel de los PINNs en la resolución de ecuaciones diferenciales complejas en varios campos.

Un nuevo método combina aprendizaje automático y simulación para optimizar la salida de radiación THz.

Explorando la simulación cuántica variacional para mejorar la comprensión de sistemas físicos complejos.

Explora cómo la plasticidad estructural afecta el aprendizaje y la formación de recuerdos.

Nuevos métodos mejoran las predicciones del comportamiento de las capas de hielo y el aumento del nivel del mar.

Los investigadores crean un híbrido de grafeno y nanotubos que atrapa eficazmente los hidrocarburos.

Un nuevo método mejora el monitoreo del almacenamiento subterráneo de CO2.

El estudio resalta métodos para mejorar el rendimiento de la computación en reservorios en predicciones complejas.

Los investigadores usan el aprendizaje automático para entender mejor las transiciones de fase en los materiales.

Un estudio sobre cómo el ruido afecta a los modelos de sistemas dinámicos.

Esta investigación detalla las curvas de energía potencial para iones de nitrógeno bajo la interacción con láser.

Descubre cómo CALF-20(Zn) mejora la eficiencia en la captura de CO2.

Investigando cómo las corrientes eléctricas pueden manipular los puntos de Bloch en materiales magnéticos.

El código de código abierto mejora el análisis del comportamiento de fluidos y plasmas en diferentes condiciones.

Los investigadores usan aprendizaje profundo para mejorar los modelos de turbulencia en dinámica de fluidos.

Un nuevo método mejora la extracción de datos cuánticos de simulaciones.

Investigaciones encuentran que los kernels Sinc mixtos mejoran significativamente las simulaciones de dinámica de fluidos.

Examinando cómo los fotones y fonones influyen en las transiciones de qubits en configuraciones cuánticas.

QMCPACK mejora las prácticas de software para obtener resultados científicos confiables en computación de alto rendimiento.

Nuevos métodos están mejorando la imagen 3D a nivel atómico para diferentes materiales.

Un nuevo método mejora el análisis de cristales líquidos a través de imágenes a color avanzadas.

Los investigadores mejoran las simulaciones para entender mejor el comportamiento e interacciones de los electrolitos.

Explorando el comportamiento de las ondas electromagnéticas en materiales que cambian y sus implicaciones.

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.