Física - Física computacional

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.

Un nuevo enfoque mejora la estimación de las constantes de fuerza en materiales cristalinos.

Un nuevo método reduce las ondas sonoras artificiales en simulaciones de flujo de fluidos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en algoritmos cuánticos aprovechando simetrías.

Nuevos métodos ofrecen soluciones a complejas ecuaciones diferenciales funcionales en la ciencia.

Un enfoque fresco modela eficazmente las interacciones complejas de los coloides foréticos.

Los modelos recientes mejoran nuestra comprensión de la turbulencia de fluidos en sistemas naturales e industriales.

Un estudio sobre el uso del recocido cuántico para un balanceo de carga efectivo en sistemas de computación.

Este estudio examina cómo los materiales hidratados interactúan con bases blandas para aplicaciones en ingeniería.

Investigando la producción de mesones a través de colisiones de electrones de alta energía con nucleones.

FLASH ofrece un análisis eficiente de las respuestas de los materiales ante flujo de cizallamiento oscilatorio.