Física - Física computacional

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.

Un nuevo método mejora la precisión en el cálculo de diferencias de energía molecular.

Un modelo de aprendizaje automático mejora la inferencia de la estructura del fondo marino usando dinámicas de olas.

Nuevos métodos mejoran el modelado del comportamiento de electrones usando técnicas de aprendizaje automático.

Una mirada al espectrómetro de masas de trampa autoresonante y sus beneficios.

Este artículo examina cómo el agua interactúa con la magnetita a nivel molecular.

Explorando el papel de la difusividad de bajo momento en la estabilización del plasma para reactores de fusión.

Nuevos métodos mejoran la predicción de la temperatura de fusión para el desarrollo de materiales.

G2C3 mejora las simulaciones de microturbulencia de plasma en dispositivos de fusión usando redes neuronales.

Técnicas innovadoras para simular sistemas cuánticos abiertos usando la ecuación de Lindblad.

La investigación revela información importante sobre el potencial de ionización y las propiedades moleculares de RaF.

Explorando conceptos clave e implicaciones del experimento Stern-Gerlach en física cuántica.

Un enfoque novedoso para analizar el comportamiento de partículas en fluidos, centrándose en formas no esféricas.

Un enfoque basado en datos para entender el plating de litio en baterías de iones de litio.

Una mirada al comportamiento de partículas cargadas en varios estados de la materia.

Los investigadores aprovechan la computación cuántica para estudiar las interacciones de los electrones en los materiales.

Los investigadores están mejorando la precisión del modelado molecular con técnicas de aprendizaje automático.

NMRNet mejora la precisión en la predicción de desplazamientos químicos usando técnicas de aprendizaje profundo.

Este estudio examina los circuitos de Chua y Lorentz usando aprendizaje automático para entender el comportamiento neuronal.

SOLAX ayuda en la simulación de sistemas cuánticos complejos para investigadores.

Nuevo método mejora el análisis de sistemas complejos a través de Redes Neuronales Gráficas Simplecticas.

Un enfoque novedoso para manejar condiciones de frontera dinámicas en ecuaciones de onda.

Un nuevo método mejora el rendimiento de las redes neuronales para resolver ecuaciones físicas complejas.

El código avanzado en Python facilita el estudio de PDFs de transversidad en física de partículas.

Nuevos métodos combinan modelos simples con rejillas avanzadas para un análisis subsuperficial eficiente.

El aprendizaje automático está transformando cómo estudiamos la hadronización en la física de altas energías.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de las interacciones de los fonones con los defectos de la red en los materiales.

Este estudio se centra en cómo reaccionan las partículas en las superficies y los factores que intervienen.

Presentando un método eficiente para estudiar el comportamiento de electrones en plasma a baja temperatura.

El aprendizaje automático mejora la predicción de la conductividad térmica en materiales, ahorrando tiempo y recursos.

El nuevo modelo DFXM revela estructuras de dislocación y su impacto en el comportamiento del material.

Un nuevo paquete simplifica el análisis de datos para los investigadores en espectroscopía láser.

Los investigadores utilizan M3GNet para hacer predicciones eficientes sobre el comportamiento de materiales.