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Los científicos buscan encontrar escalares oscuros de larga duración en el Futuro Colisionador Circular.

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Explora la gravedad cuadrática y su potencial para remodelar nuestro universo.

Descubre el fascinante mundo de las gotas y fluidos a través de las ecuaciones de Vlasov-Stokes.

Técnicas innovadoras mejoran el modelado de sistemas aleatorios en varios campos científicos.

ANaGRAM combina el aprendizaje automático y la física para resolver problemas mejor.

Una mirada a cómo el Movimiento Browniano Fraccional modela la aleatoriedad en varios campos.

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Una mirada a cómo evolucionan los sistemas cuánticos con el tiempo.

Los modelos de base mejoran el análisis de colisiones de partículas en física de altas energías.

Una exploración de cómo interactúan la gravedad y la luz durante la inflación cósmica.

El grafeno muestra potencial en la espintrónica, pero tiene problemas con la duración del spin.

Descubre cómo se mueve el calor en dispositivos pequeños y su impacto en la tecnología.

La investigación en magnonics revela un nuevo potencial en tecnología de bajo consumo a través de magnones y antimagnones.

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La investigación revela patrones inesperados de absorción de sonido en materiales magnéticos.

Un avance en los PMT reduce el ruido en experimentos de materia oscura y neutrinos.

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Descubre cómo los métodos de Galerkin débiles facilitan la solución de ecuaciones complicadas.

Los investigadores usan dedales de Lefschetz para mejorar los cálculos de Langevin complejos.

Desempaquetando el isospin y la importancia de las desintegraciones beta superpermitidas en la física de partículas.

Descubre el fascinante mundo de los nudos y su conexión con las tres variedades.

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El grafeno en capas retorcidas revela propiedades únicas, abriendo puertas a la física cuántica.

Los centros de vacío de nitrógeno en diamantes podrían revolucionar las aplicaciones cuánticas.

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Los qubits de spin podrían cambiar el futuro de la tecnología cuántica y sus aplicaciones.

La investigación sobre los condensados de Bose-Einstein revela conexiones con la teoría de los agujeros de gusano.

Los investigadores usan machine learning para analizar superconductores y abordar la división de bilayer.

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Desentrañando lo básico de los campos eléctricos y las interacciones de carga en términos simples.

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