Fisica - Fisica computazionale

Questo articolo parla del potenziale del calcolo quantistico nella simulazione del comportamento dei fluidi e delle sue sfide.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento automatico con la meccanica classica per analizzare i sistemi fisici.

Trotter24 migliora le simulazioni quantistiche con una selezione adattiva dei passi temporali e un controllo degli errori efficace.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza nel calcolo delle medie termiche quantistiche.

Un nuovo metodo migliora le simulazioni di dinamica molecolare tramite tecniche innovative.

LCNF migliora l'imaging superando le limitazioni tradizionali con il deep learning.

I ricercatori presentano un metodo per migliorare i calcoli fermionici nelle simulazioni quantistiche.

Esplorare l'impatto dell'ambiente sui sistemi quantistici e l'uso dei metodi variazionali.

I GAN Wasserstein condizionali affrontano la scarsità di dati nelle applicazioni spettrali in vari campi scientifici.

Esplorando il ruolo delle PINNs nella risoluzione di equazioni differenziali complesse in diversi settori.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento automatico e la simulazione per ottimizzare l'uscita di radiazioni THz.

Esplorare la simulazione quantistica variazione per migliorare la comprensione dei sistemi fisici complessi.

Esplora come la plasticità strutturale influisca sull'apprendimento e sulla formazione dei ricordi.

Nuovi metodi migliorano le previsioni sul comportamento delle calotte glaciali e l'innalzamento del livello del mare.

I ricercatori hanno creato un ibrido di grafene e nanotubi che intrappola efficacemente gli idrocarburi.

Un nuovo metodo migliora il monitoraggio dello stoccaggio di CO2 sotterranea.

Lo studio mette in evidenza metodi per migliorare le prestazioni del calcolo nei reservoir nelle previsioni complesse.

I ricercatori usano l'apprendimento automatico per capire meglio le transizioni di fase nei materiali.

Uno studio su come il rumore influisce sui modelli dei sistemi dinamici.

Questa ricerca descrive le curve di energia potenziale per gli ioni di azoto sotto l'interazione con il laser.

Scopri come CALF-20(Zn) migliora l'efficienza di cattura del CO2.

Investigare come le correnti elettriche possano manipolare i punti di Bloch nei materiali magnetici.

Il codice open-source migliora l'analisi dei comportamenti dei fluidi e dei plasmi sotto diverse condizioni.

I ricercatori usano il deep learning per migliorare i modelli di turbolenza nella dinamica dei fluidi.

Un nuovo metodo migliora l'estrazione dei dati quantistici dalle simulazioni.

La ricerca mostra che i kernel Sinc misti migliorano significativamente le simulazioni di dinamica dei fluidi.

Esaminando come i fotoni e i fononi influenzano le transizioni dei qubit nei dispositivi quantistici.

QMCPACK migliora le pratiche software per risultati scientifici affidabili nel calcolo ad alte prestazioni.

Nuovi metodi stanno migliorando l'imaging 3D a livello atomico per vari materiali.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei cristalli liquidi tramite un'analisi avanzata dei colori.

I ricercatori migliorano le simulazioni per capire meglio il comportamento e le interazioni degli elettroliti.

Esplorare il comportamento delle onde elettromagnetiche in materiali che cambiano e le sue implicazioni.

Un nuovo algoritmo migliora la comprensione delle disposizioni di spin nei materiali.

Il framework SEAQT migliora la comprensione del trasporto di elettroni e fononi nei materiali.

I ricercatori studiano eventi rari usando metodi innovativi per migliorare le simulazioni.

Studiare le fasi delle particelle ultra-fredde in ambienti controllati rivela comportamenti quantistici chiave.

Esaminando come l'assegnazione dei materiali influisca su forma e funzione nei compartimenti batterici.

I progressi nella ricerca per modellare i comportamenti complessi degli elettroni nei materiali sono fondamentali.

Questo metodo migliora la raccolta dei dati concentrandosi su cambiamenti significativi negli esperimenti.

Metodi innovativi migliorano la comprensione della formazione e delle proprietà dei buchi neri.