Physique - Physique informatique

Une analyse des algorithmes de recherche de jets dans différents langages de programmation utilisés en physique des hautes énergies.

Des recherches montrent comment le dopage modifie les limites de grains dans les matériaux céria-zirconia.

Un aperçu de la modélisation du transport d'énergie des vagues dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation de la distribution des spins dans la RMN en utilisant des algorithmes avancés.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la continuation analytique en physique des systèmes quantiques à plusieurs corps.

Explore les aspects clés de l'écoulement turbulent et son impact sur les conceptions en ingénierie.

La recherche introduit des particules fictives pour régler les problèmes de signe des fermions en physique quantique.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la prédiction des Hamiltoniens pour les matériaux.

Cette étude examine le comportement de l'eau quand elle gèle et dégèle dans des billes de verre.

De nouvelles adaptations de GPU améliorent les simulations de phénomènes astrophysiques complexes.

Une approche plus simple et efficace pour définir des pas de temps dans les simulations astrophysiques.

Explorer comment les matériaux 2D peuvent améliorer la performance des cellules solaires en silicium.

Une nouvelle méthode hybride améliore l'étude de la matière en utilisant des lasers à rayons X.

Explore les dernières méthodes pour traiter les équations d'évolution linéaires dans divers domaines.

Avancées dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire le comportement des particules dans le modèle BGK.

De nouveaux modèles améliorent la compréhension du transfert d'énergie et du comportement des matériaux.

Présentation de DMMFT pour de meilleures idées sur les états quantiques complexes et les systèmes frustrés.

PrSrMnO montre du potentiel pour des applications de refroidissement efficaces et respectueuses de l'environnement.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision dans la modélisation de la chimie atmosphérique.

Des chercheurs développent des modèles efficaces pour la turbulence plasma afin d'améliorer l'efficacité de la fusion.

Une nouvelle approche améliore l'étude des métaux magnétiques grâce à des simulations avancées.

Explorer comment les techniques quantiques peuvent améliorer les tâches de traitement du langage naturel.

Explorer comment certains liquides peuvent exister sous plusieurs formes.

Une étude sur l'amélioration de l'efficacité des pignons à denture droite en utilisant l'optimisation par essaim de particules.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'application de la condition de jauge de Lorenz en physique des plasmas.

ZüNIS simplifie l'échantillonnage d'importance neurale dans les simulations de physique des hautes énergies, rendant ça plus efficace et plus facile à utiliser.

Une analyse détaillée des outils de simulation quantique et de leurs défis de performance.

La recherche révèle comment les bactéries interagissent et se regroupent dans des espaces confinés.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions du comportement des fluides dans des conditions complexes.

Cette étude révèle une nouvelle méthode pour analyser les microstructures de titane avec le machine learning.

Une nouvelle approche améliore la vitesse et la précision dans la prédiction des propriétés des cristaux en utilisant l'apprentissage automatique.

Les chercheurs améliorent les méthodes d'auto-énergie pour mieux prédire le comportement électronique.

Un aperçu de comment les interactions des particules influencent les propriétés des matériaux à travers les défauts.

Un nouvel algorithme améliore la précision dans la simulation du mouvement des particules dans les fluides.

De nouvelles bibliothèques et algorithmes boostent les performances dans la recherche sur la structure électronique.

Un aperçu du code InCa4D pour le mouvement des particules dans les capillaires.

Cet article examine la dynamique des champs aléatoires et leurs implications géométriques.

Une étude révèle comment l'apprentissage automatique améliore les prédictions des spectres Raman pour les acides aminés et les peptides.

Une nouvelle approche améliore l'échantillonnage de données dans des systèmes physiques complexes.

De nouvelles méthodes améliorent les simulations de la matière active en réduisant les fluctuations de densité.