Physique - Physique informatique

Les ordinateurs quantiques offrent de nouvelles façons d'étudier les propriétés moléculaires, même s'ils rencontrent des défis.

De nouvelles techniques améliorent la compréhension du comportement des matériaux sous stress et chaleur.

PhysBERT simplifie la recherche en physique, en améliorant la récupération d'infos et les revues de littérature.

Les décalages isotopiques filent des infos sur les propriétés nucléaires et la physique fondamentale.

KANs relient l'IA et la science, simplifiant des problèmes complexes et améliorant la recherche.

Un aperçu sur l'amélioration des calculs de preuves en utilisant des méthodes bayésiennes.

VelocityGPT améliore les modèles sismiques en utilisant l'apprentissage automatique pour des insights plus profonds.

La recherche combine l'apprentissage machine et la science moléculaire pour améliorer les connaissances sur l'interaction des lasers.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans le calcul des différences d'énergie moléculaire.

Un modèle d'apprentissage automatique améliore l'inférence de la structure des fonds marins en utilisant la dynamique des vagues.

De nouvelles méthodes améliorent la modélisation du comportement des électrons en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Un aperçu du spectromètre de masse à piège auto-résonant et de ses avantages.

Cet article examine comment l'eau interagit avec la magnétite à un niveau moléculaire.

Explorer le rôle de la diffusivité à faible moment dans la stabilization du plasma pour les réacteurs de fusion.

De nouvelles méthodes améliorent la prévision de la température de fusion pour le développement de matériaux.

G2C3 améliore les simulations de la microturbulence plasma dans les dispositifs de fusion en utilisant des réseaux de neurones.

Techniques innovantes pour simuler des systèmes quantiques ouverts en utilisant l'équation de Lindblad.

Des recherches révèlent des infos importantes sur le potentiel d'ionisation et les propriétés moléculaires de RaF.

Exploration des concepts clés et des implications de l'expérience de Stern-Gerlach en physique quantique.

Une nouvelle approche pour analyser le comportement des particules dans les fluides, en se concentrant sur des formes non sphériques.

Une approche basée sur les données pour comprendre le dépôt de lithium dans les batteries lithium-ion.

Un aperçu du comportement des particules chargées dans différents états de la matière.

Les chercheurs utilisent l'informatique quantique pour étudier les interactions des électrons dans les matériaux.

Les chercheurs améliorent la précision des modèles moléculaires avec des techniques d'apprentissage automatique.

NMRNet améliore la précision des prévisions des déplacements chimiques en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Cette étude examine les circuits de Chua et de Lorentz en utilisant l'apprentissage automatique pour comprendre le comportement neuronal.

SOLAX aide à la simulation de systèmes quantiques complexes pour les chercheurs.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des systèmes complexes grâce aux réseaux de neurones graphiques symplectiques.

Une nouvelle méthode pour gérer les conditions aux limites dynamiques dans les équations d'ondes.

Une nouvelle méthode améliore la performance des réseaux de neurones pour résoudre des équations physiques complexes.

Le code Python avancé facilite l'étude des PDF de transverse en physique des particules.

De nouvelles méthodes combinent des modèles simples avec des grilles avancées pour une analyse efficace du sous-sol.

L'apprentissage machine transforme notre façon d'étudier l'hadronisation en physique des hautes énergies.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des interactions des phonons avec les défauts de réseau dans les matériaux.

Cette étude se concentre sur comment les particules réagissent sur les surfaces et les facteurs en jeu.

Présentation d'une méthode efficace pour étudier le comportement des électrons dans un plasma à basse température.

L'apprentissage automatique améliore la prédiction de la conductivité thermique des matériaux, économisant du temps et des ressources.

Le nouveau modèle DFXM révèle des structures de dislocation et leur impact sur le comportement des matériaux.

Un nouveau paquet simplifie l'analyse des données pour les chercheurs en spectroscopie laser.

Les chercheurs utilisent M3GNet pour des prédictions efficaces sur le comportement des matériaux.