Physique - Physique informatique

Une approche hybride améliore les simulations de comportements moléculaires complexes en utilisant des connaissances d'experts et des données.

Une approche hybride pour étudier les magnétosphères des pulsars révèle des comportements clés.

Explorer l'intersection entre l'informatique quantique et la chimie moléculaire pour des solutions innovantes.

Moco est essentiel pour plein d'enzymes qui participent à des processus biologiques super importants.

Une nouvelle méthode d'apprentissage automatique améliore l'efficacité des calculs de fonctionnels spectraux de Koopmans.

La recherche révèle des infos sur les interactions des particules dans la séparation de phase liquide-liquide.

NeuralSCF combine l'apprentissage automatique avec la DFT pour une analyse efficace de la structure électronique.

Des chercheurs s'attaquent à la perte d'information des qubits inactifs pour améliorer la performance des ordinateurs quantiques.

Combiner l'informatique classique et quantique pour améliorer les simulations de dynamique des fluides.

Apprends comment la lumière interagit avec les matériaux en utilisant des méthodes de spectroscopie d'absorption.

Les chercheurs utilisent FlowMM pour prédire et créer de nouveaux matériaux cristallins de manière efficace.

Un nouveau logiciel améliore l'efficacité et la précision dans l'analyse des structures de surface.

De nouvelles techniques améliorent la précision et l'efficacité dans la simulation des mouvements des particules.

Un guide des différentes configurations Kubernetes et de leurs fonctionnalités.

Un aperçu des réseaux de neurones symplectomorphes et de leur importance dans les systèmes hamiltoniens.

Une nouvelle approche améliore la simulation de la turbulence en utilisant l'apprentissage profond et des méthodes basées sur la physique.

Une nouvelle méthode améliore les algorithmes quantiques pour résoudre des équations linéaires de manière plus efficace.

Exploration des méthodes de Monte Carlo pour étudier le comportement des liquides formant du verre.

Cette approche relie la physique à l'optimisation pour de meilleures solutions.

Une nouvelle méthode pour piéger des petites particules en utilisant la lumière et des différences de température.

De nouvelles méthodes améliorent les simulations de plasma pour une meilleure compréhension et des applications.

Étudier l'importance des interactions à quatre phonons dans les matériaux thermoélectriques.

Cet article explore les étoiles à neutrons binaires, leurs fusions et l'importance des données initiales.

Un aperçu des modes quasinormaux non relativistes et de leurs implications en physique.

Découvre comment l'apprentissage automatique prédit les résultats des interactions atomiques.

Des recherches montrent des interactions complexes dans la relaxation des spins et leurs implications.

Un aperçu des plus petites parties de la matière et de leurs interactions.

Cette méthode améliore la compréhension du comportement du modèle grâce aux relations entrée-sortie.

Découvrez comment TCI décompose les grandes données pour faciliter l'analyse.

Examiner les transitions de flux d'air à des vitesses hypersoniques et leur impact sur la sécurité des véhicules.

Une étude sur l'utilisation des réseaux de neurones pour simuler la dynamique des phases des matériaux.

Une méthode pour améliorer la précision des approximations des fonctions de Bessel pour des applications concrètes.

Un œil sur comment la théorie des réseaux révèle les relations entre les galaxies dans le Superamas de la Coma.

Des chercheurs proposent un recuit d'interaction pour améliorer la compréhension de matériaux complexes comme le WTe.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions du comportement des matériaux sous différentes conditions.

Des recherches révèlent de nouvelles structures pour améliorer la conductivité ionique dans les matériaux de stockage d'énergie.

Le TPDH-graphène a l'air prometteur pour améliorer les performances et la durée de vie des batteries lithium-ion.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer l'interprétabilité des simulations moléculaires.

De nouvelles méthodes améliorent la simulation de la dynamique des fermions dans divers systèmes.

Un coup d'œil sur le comportement des neutrons et son importance dans les applications nucléaires.