Physique - Physique informatique

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.

Découvrez comment les propriétés des fluides influencent des motifs complexes dans les expériences de flux de Hele-Shaw.

Cet article parle d'une technique pour simplifier l'étude des systèmes quantiques en utilisant l'algorithme JD.

Les données et l'apprentissage machine transforment la façon dont les scientifiques découvrent de nouveaux matériaux.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision dans la modélisation de la structure électronique.

De nouvelles méthodes améliorent la manipulation de la lumière dans les nanostructures pour une meilleure efficacité énergétique.

Un aperçu de SrCuTeWO et de ses propriétés non magnétiques uniques.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision des simulations de flux de gaz.

De nouvelles techniques améliorent efficacement les calculs des valeurs propres pour les matrices complexes.

En train de chercher des méthodes pour appliquer des conditions aux limites dans les simulations de l'équation de Schrödinger.

Cette étude examine comment les particules actives rapides et lentes interagissent dans des mélanges.

Utiliser des GNN pour prédire les propriétés optiques des matériaux améliore la conception des dispositifs.

Une approche nouvelle pour comprendre les origines des sursauts gamma en utilisant l'apprentissage automatique.

Une approche simplifiée pour identifier les structures cristallines en utilisant les coordonnées des particules.

Cette étude modélise des nageurs droits et circulaires en dynamique des fluides.

Explorer le rôle des réseaux de tenseurs dans l'amélioration de l'apprentissage automatique quantique.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans le calcul des valeurs propres en physique nucléaire.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de la qualité de l'air en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Cet article explore des méthodes pour modéliser les interactions des particules chargées dans les plasmas.

Une étude révèle que les petites bestioles prennent des décisions pour nager plus efficacement.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des simulations d'électrons en utilisant des opérateurs neuraux de Fourier.

Une nouvelle méthode améliore le processus de conception des dispositifs compacts de contrôle de la lumière.

Un aperçu du comportement des ondes électromagnétiques dans des matériaux uniques.

La suie influence le climat grâce à son comportement unique dans l'atmosphère.

La recherche se concentre sur l'amélioration des matériaux NCM dans les batteries lithium-ion grâce à des techniques de dopage avancées.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la simulation des interactions entre plasma et particules neutres.

Explorer les effets du désordre sur la matière de vortex dans les supraconducteurs.

Le nitrure de bore hexagonal est super important pour l'avenir des technologies quantiques.

Exploration du rôle de l'IA dans la prédiction des structures protéiques à travers les séquences de copolymères.

Cette recherche examine comment la triangularité influence la turbulence dans le plasma des tokamaks.

Explorer les mécanismes des réacteurs nucléaires modérés au graphite utilisant du combustible gazeux.

Une nouvelle méthode améliore les mesures d'incertitude dans les potentiels interatomiques en apprentissage automatique.

La recherche évalue deux codes pour modéliser le comportement du plasma dans les tokamaks.

Une nouvelle approche améliore la précision dans la modélisation des mouvements tectoniques et des processus géologiques.

Une nouvelle méthode pour estimer les barrières d'énergie dans les transitions entre états stables.