Fisica - Fisica computazionale

Il codice Python avanzato facilita lo studio dei PDF di trasversità nella fisica delle particelle.

Nuovi metodi uniscono modelli semplici a griglie avanzate per un'analisi del sottosuolo più efficiente.

Il machine learning sta cambiando il modo in cui studiamo la hadronizzazione nella fisica delle alte energie.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni dei fononi con i difetti reticolari nei materiali.

Questo studio si concentra su come le particelle reagiscono sulle superfici e sui fattori coinvolti.

Introducendo un metodo efficiente per studiare il comportamento degli elettroni nel plasma a bassa temperatura.

Il machine learning migliora la previsione della conducibilità termica nei materiali, risparmiando tempo e risorse.

Il nuovo modello DFXM rivela le strutture di dislocazione e il loro impatto sul comportamento dei materiali.

Un nuovo pacchetto semplifica l'analisi dei dati per i ricercatori nella spettroscopia laser.

I ricercatori usano M3GNet per fare previsioni efficienti sul comportamento dei materiali.

Un modello computerizzato migliora lo studio della schreibersite, un minerale legato alla vita primordiale.

Un metodo per studiare come gli eventi si raggruppano nel tempo.

Esplorando la fusione tra machine learning e meccanica molecolare per simulazioni migliori.

I ricercatori usano il machine learning per prevedere come si diffonde l'informazione nei sistemi quantistici.

Questo studio presenta un modello per capire la segregazione cellulare basato sulla dinamica di contrazione.

Indagare la stabilità nelle stelle di neutroni e bosoni tramite l'analisi dell'entropia configurazionale.

I ricercatori hanno sviluppato una nuova tecnica per simulare le interazioni degli emettitori quantistici in configurazioni complesse.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dei dati nella ricerca sulla superconduttività.

Esplorare gli stati chimera e il loro significato nella natura e nella tecnologia.

Scopri come la dinamica di Langevin migliora la stima dei parametri rispetto ai metodi tradizionali.

Il software MC/DC migliora le simulazioni di trasporto dei neutroni per maggiore precisione ed efficienza.

Uno sguardo a come si calcola la curvatura nella gravità discreta e le sue applicazioni.

Nuove informazioni sul flusso di corrente nei diodi a vuoto migliorano il design dei dispositivi elettronici.

Esaminando come gli arrangiamenti ambientali influenzano le simulazioni dei sistemi quantistici.

I recenti progressi nell'analisi delle ricorrenze migliorano la nostra comprensione del comportamento dei sistemi nel tempo.

Un approccio semplificato per calcolare le funzioni di Wannier migliora la ricerca sui materiali.

Scopri come i FastVPINNs migliorano la modellazione della dinamica dei fluidi usando le reti neurali.

Nuovi metodi usano singole istantanee per un'analisi efficace della turbolenza.

Esplorare il Metodo di Lattice Boltzmann per la dinamica dei fluidi nei flussi transonici.

Un nuovo metodo migliora lo studio delle leghe multicomponente complesse.

Questo nuovo sistema migliora la velocità e l'efficienza nella lavorazione dei dati visivi.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dell'interazione della luce in sistemi complessi.

Un nuovo metodo combina l'IA e la chimica quantistica per risolvere equazioni complesse in modo efficiente.

Un nuovo framework combina l'apprendimento automatico e le PDE per una modellazione scientifica efficiente.

Nuovi metodi migliorano le simulazioni del trasporto di calore nei plasmi anisotropi per la ricerca sulla fusione.

Uno sguardo a come si studiano i livelli energetici delle molecole diatome.

I modelli specifici per paziente migliorano la comprensione del flusso sanguigno nel cuore e delle strategie terapeutiche.

Nuovi metodi offrono chiarezza sugli stati eccitati nei cluster di argon.

Scopri come il PML migliora l'accuratezza delle simulazioni delle onde riducendo le riflessioni.

nekCRF migliora le simulazioni di combustione per una maggiore efficienza e meno emissioni.