Fisica - Fisica computazionale

Uno studio rivela interazioni complesse tra particelle cariche nei plasmi.

Nuovo metodo migliora simulazioni molecolari e analisi nella chimica computazionale.

Nuovi approcci nella scienza dei materiali usano reti neurali per prevedere il comportamento dei materiali non lineari.

Nuovo approccio automatizzato migliora i calcoli di spettroscopia vibrazionale per materiali complessi.

Esplorando l'importanza dei numeri di Chern nei materiali quantistici e le loro proprietà uniche.

FEONet combina deep learning e metodi numerici per risolvere in modo efficiente PDE parametriche.

Nuove tecniche migliorano le previsioni sul comportamento dei fluidi complessi in vari settori.

Uno sguardo a come le reti sismiche analizzano i terremoti in quattro regioni chiave.

I ricercatori migliorano la comprensione delle interazioni della luce usando simulazioni al computer di forme simmetriche.

Questo studio mostra come la posizione del CO2 sull'oro altera le energie di iniezione di carica.

I ricercatori usano le reti neurali per modellare meglio materiali complessi non stechiometrici.

Un nuovo framework migliora le simulazioni al plasma per applicazioni scientifiche.

Questo articolo parla di come due particelle interagiscono e si muovono sotto forze esterne.

Esaminare l'efficacia e i limiti dei modelli generativi nella creazione di materiali.

QERaman migliora l'analisi della spettroscopia Raman per la ricerca sui materiali.

Esplora tecniche numeriche che migliorano le simulazioni dei sistemi hamiltoniani.

Nuovi metodi senza rete migliorano la comprensione della stabilità del flusso dei fluidi.

Combinare metodi tradizionali con reti neurali migliora l'efficienza e la precisione dell'assimilazione dei dati.

Un pacchetto software per studiare le strutture elettroniche dei materiali tramite simulazioni.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei sistemi complessi concentrandosi sui cluster.

Quest'articolo analizza la sinergia tra il calcolo quantistico e i metodi di Monte Carlo nella scienza.

Un'esplorazione della formazione dei buchi neri attraverso modelli matematici e nuove tecniche.

Il nuovo metodo PBMG migliora l'efficienza di campionamento nei modelli a reticolo e nelle regioni critiche.

Nuovi metodi migliorano la valutazione del rischio per gli aneurismi cerebrali attraverso modelli avanzati.

Esaminando la relazione tra bande piatte e proprietà magnetiche in materiali specifici.

Impara le pratiche chiave per migliorare l'addestramento delle reti neurali informate dalla fisica.

I PIBI-Nets semplificano la risoluzione delle PDE usando i dati al contorno, migliorando l'efficienza e la precisione.

Nuovo approccio migliora le previsioni delle proprietà del vetro con machine learning e conoscenze esperte.

Nuovo metodo migliora lo studio dei comportamenti delle particelle nella materia attiva.

Un nuovo metodo per la modellazione molecolare efficiente che rispetta le simmetrie fisiche.

Combinare la tomografia degli stati quantistici con il machine learning migliora precisione ed efficienza.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella selezione dei modelli tra l'incertezza dei dati.

La ricerca fa luce sulla struttura e stabilità dei nanodischi con apoE3.

Un modello di apprendimento automatico migliora le previsioni delle proprietà molecolari con efficienza.

Esplorare come gli elettroni vagabondi influenzano la stabilità dei tokamak e la ricerca sulla fusione.

MolSieve aiuta i ricercatori a analizzare in modo efficiente simulazioni complesse di dinamica molecolare.

Questo lavoro discute i metodi numerici per simulare sistemi quantistici aperti e la loro efficacia.

Una nuova libreria aiuta a simulare sistemi quantistici bidimensionali usando reti tensoriali.

Un nuovo modello migliora le previsioni per l'isteresi magnetica nei materiali.

Un nuovo modello che semplifica lo studio delle interazioni atomiche.