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Des chercheurs ont réussi à refroidir le monodéutéride de calcium fermionique en utilisant des techniques laser.

Les scientifiques explorent les symétries discrètes en utilisant le positronium pour expliquer le déséquilibre entre la matière et l'antimatière.

Une étude sur comment la matière noire et l'énergie noire interagissent à travers des champs scalaires.

Un aperçu des surfaces hyperboliques et de leurs applications en maths et en physique.

De nouvelles techniques améliorent les simulations de l'accélération par champ de wakefield plasma pour un meilleur contrôle des particules.

Les chercheurs étudient le réajustement partiel et ses effets sur le comportement du système.

Cet article parle de stratégies pour contrôler des oscillateurs harmoniques tout en minimisant l'utilisation d'énergie.

Les algèbres de Lie sont super importantes pour comprendre la symétrie et les transformations dans plein de domaines.

Cet article parle des améliorations des méthodes de correction d'auto-interaction dans la théorie de la fonctionnelle de densité.

Apprends comment les états excités influencent les matériaux et les réactions.

La recherche fait progresser la compréhension des liquides de spin quantiques et des fermions de Majorana en utilisant l'effet Seebeck de spin.

Des chercheurs améliorent l'analyse de données en physique des hautes énergies avec des modèles de diffusion.

Cette recherche dévoile le comportement des superréseaux ferroélectriques sous différentes températures.

Explorer les propriétés et les applications des sous-variétés biharmoniques et biconservatives en maths.

Examiner l'impact de l'opérateur de Stokes sur l'écoulement des fluides dans divers domaines.

Examiner les singularités et leurs implications dans le tissu de l'univers.

Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour améliorer la compréhension des équations d'état des étoiles à neutrons.

Explorer comment réinitialiser une variable influence le comportement des particules dans des systèmes dynamiques.

Des recherches montrent des infos sur les centres NV et leur cycle de charge sous différentes conditions lumineuses.

Enquête sur les propriétés uniques de LaNiO et son potentiel pour la superconductivité.

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

Cet article examine les défauts topologiques, en particulier les solitons, et leur impact sur les propriétés des matériaux.

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

DMG4 améliore la simulation de la production de matière noire, aidant à la recherche scientifique.

La recherche étudie la combinaison de la nematicité et de la supraconductivité dans les matériaux.

Explorer les variables d'Ashtekar en relativité générale et leur impact sur la gravité quantique.

Un guide sur les lois d'équilibre et leurs applications dans différentes disciplines.

Une nouvelle méthode simplifie les problèmes multiscales complexes en utilisant la descente de gradient.

Une nouvelle méthode améliore la résolution d'équations complexes en utilisant l'apprentissage automatique.

Examiner la relation entre la dynamique de l'enchevêtrement et le chaos classique dans les systèmes quantiques à plusieurs corps.

De nouvelles méthodes améliorent la préparation et la mesure des molécules polaires pour des applications scientifiques.

Cet article explore comment les faisceaux de particules en rotation améliorent la stabilité dans les accélérateurs.

Explore la structure et l'étude des variétés et des feuilletages en maths.

Un aperçu de comment les gaz se mélangent, se déplacent et impactent notre vie quotidienne.

Un aperçu complet des ensembles d'inclusion spectrale dans les opérateurs mathématiques.

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

Examiner comment les particules actives se regroupent et évoluent après des perturbations.

Un aperçu de la masse quasi-locale et de son importance dans les systèmes gravitationnels.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données en physique des hautes énergies en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Explorer les liens entre la masse, l'énergie et l'information en science.