Física - Física computacional

Entender el hielo superiónico ayuda a conocer las condiciones de los planetas helados.

Este método acelera el entrenamiento de modelos secuenciales sin sacrificar precisión.

Nuevo algoritmo mejora el análisis de conjuntos de datos complejos para investigadores.

Una biblioteca para calcular las funciones de Green en sistemas cuánticos complejos.

Este artículo examina nuevas técnicas para simular la luz en la física de partículas.

Un nuevo enfoque de dos pasos mejora las simulaciones del método de nivel de conjunto para interfaces de fluidos.

La ptychografía mejora la imagen a nivel atómico, mostrando los movimientos detallados de los átomos.

Hyper-Kamiokande busca responder preguntas clave sobre el universo a través del estudio de neutrinos.

Un nuevo enfoque eficiente en energía para la memoria asociativa usando una red de osciladores virtuales.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión en la simulación de materiales.

Nuevos métodos mejoran la precisión y la eficiencia en materiales con defectos.

Este artículo examina los factores clave que afectan las simulaciones de flujo turbulento sobre un bulto gaussiano.

CORSIKA 8 mejora las simulaciones de lluvias de rayos cósmicos con un modelado de luz mejorado.

Nueva investigación mejora los métodos de extracción líquido-líquido para una recuperación eficiente de materiales.

Un nuevo marco combina DDD y aprendizaje automático para estudiar mejor la deformación del metal.

Explorando cómo el tamaño de grano influye en las propiedades mecánicas de los diamantes policristalinos.

Los investigadores desarrollan métodos estocásticos para estudiar cuasipartículas de manera eficiente en materiales complejos.

Explorando cómo los defectos en las aluminas de metales alcalinos afectan la conductividad iónica para baterías mejores.

Una mirada a cómo las teorías de campo efectivas simplifican sistemas físicos complejos.

Entender cómo construir sistemas de aprendizaje automático más confiables contra amenazas adversariales.

Nuevos métodos en la optimización del diseño mejoran el rendimiento de los dispositivos en fotónica y óptica.

La investigación mejora los métodos numéricos para simular interacciones de partículas en sistemas complejos.

Técnicas avanzadas mejoran la forma en que los científicos estudian los comportamientos moleculares en biología y química.

Un enfoque nuevo para modelar la turbulencia usando aprendizaje automático puede mejorar las simulaciones.

Un análisis de algoritmos para encontrar jets en varios lenguajes de programación usados en física de altas energías.

La investigación revela cómo el dopaje cambia los límites de grano en materiales de ceria-zirconia.

Una mirada al modelado del transporte de energía de olas en varios campos.

Nuevos métodos mejoran la estimación de la distribución de espines en RMN usando algoritmos avanzados.

Explorando nuevos métodos para mejorar la continuación analítica en la física cuántica de muchos cuerpos.

Explora los aspectos clave del flujo turbulento y su impacto en los diseños de ingeniería.

La investigación introduce partículas ficticias para abordar los problemas de signo de los fermiones en la física cuántica.

Un nuevo enfoque mejora la precisión en la predicción de Hamiltonianos para materiales.

Este estudio examina el comportamiento del agua al congelarse y descongelarse en perlas de vidrio.

Nuevas adaptaciones de GPU mejoran las simulaciones de fenómenos astrofísicos complejos.

Un enfoque más simple y efectivo para establecer pasos de tiempo en simulaciones astrofísicas.

Explorando cómo los materiales 2D pueden mejorar el rendimiento de las celdas solares de silicio.

Un nuevo método híbrido mejora el estudio de la materia usando láseres de rayos X.

Explora los últimos métodos para abordar ecuaciones de evolución lineales en varios campos.

Avances en el uso de aprendizaje automático para predecir el comportamiento de partículas en el modelo BGK.

Nuevos modelos mejoran la comprensión sobre la transferencia de energía y el comportamiento de los materiales.