Fisica - Fisica computazionale

L'approccio ibrido migliora le simulazioni dei comportamenti molecolari complessi usando la conoscenza di esperti e dati.

Un approccio ibrido per studiare le magnetosfere dei pulsar rivela comportamenti chiave.

Esplorando l'incrocio tra il calcolo quantistico e la chimica molecolare per soluzioni innovative.

Il moco è fondamentale per molte enzimi coinvolti in processi biologici essenziali.

Un nuovo metodo di apprendimento automatico migliora l'efficienza dei calcoli dei funzionali spettrali di Koopmans.

La ricerca rivela informazioni sulle interazioni delle particelle nella separazione di fase liquido-liquido.

NeuralSCF combina il machine learning con la DFT per un'analisi della struttura elettronica più efficiente.

I ricercatori affrontano la perdita di informazioni dei qubit inattivi per migliorare le prestazioni dei computer quantistici.

Combinare il calcolo classico e quello quantistico per migliorare le simulazioni della dinamica dei fluidi.

Impara come la luce interagisce con i materiali usando metodi di spettroscopia di assorbimento.

I ricercatori usano FlowMM per prevedere e creare nuovi materiali cristallini in modo efficiente.

Nuovo software migliora l'efficienza e l'accuratezza nell'analisi delle strutture superficiali.

Nuove tecniche migliorano l'accuratezza e l'efficienza nella simulazione dei movimenti delle particelle.

Una guida ai vari setup di Kubernetes e alle loro funzionalità.

Una panoramica delle reti neurali simplettomorfiche e della loro importanza nei sistemi hamiltoniani.

Un nuovo approccio migliora la simulazione della turbolenza utilizzando metodi basati sull'apprendimento profondo e sulla fisica.

Un nuovo metodo migliora gli algoritmi quantistici per risolvere le equazioni lineari in modo più efficace.

Esplorare i metodi di Monte Carlo per studiare il comportamento dei liquidi vetrosi.

Questo approccio collega la fisica con l'ottimizzazione per soluzioni migliori.

Un nuovo metodo per intrappolare piccole particelle usando la luce e le differenze di temperatura.

Nuovi metodi migliorano le simulazioni al plasma per una comprensione e applicazioni migliori.

Esaminando l'importanza delle interazioni a quattro fononi nei materiali termoelettrici.

Questo articolo esplora le stelle neutroni binarie, le loro fusioni e l'importanza dei dati iniziali.

Uno sguardo ai modi quasinormali non relativistici e alle loro implicazioni nella fisica.

Scopri come il machine learning prevede i risultati delle interazioni atomiche.

La ricerca svela interazioni complesse nel rilassamento del spin e le loro implicazioni.

Uno sguardo nelle parti più piccole della materia e delle loro interazioni.

Questo metodo migliora la comprensione del comportamento del modello attraverso le relazioni input-output.

Scopri come TCI suddivide grandi dati per un'analisi più semplice.

Esaminando le transizioni del flusso d'aria a velocità ipersoniche e il loro impatto sulla sicurezza dei veicoli.

Uno studio sull'uso delle reti neurali per simulare la dinamica delle fasi dei materiali.

Un metodo per migliorare l'accuratezza delle approssimazioni delle funzioni di Bessel per applicazioni nel mondo reale.

Uno sguardo a come la teoria delle reti svela le relazioni tra le galassie nel Supercluster della Coma.

I ricercatori propongono l'annealing interattivo per migliorare la comprensione di materiali complessi come il WTe.

Nuovi metodi migliorano le previsioni sul comportamento dei materiali in diverse condizioni.

La ricerca svela nuove strutture per migliorare la conducibilità ionica nei materiali per lo stoccaggio di energia.

Il TPDH-grafene sembra promettente per migliorare le prestazioni e la durata delle batterie agli ioni di litio.

Usare l'apprendimento automatico per migliorare l'interpretabilità delle simulazioni molecolari.

Nuovi metodi migliorano la simulazione della dinamica dei fermioni in vari sistemi.

Uno sguardo al comportamento dei neutroni e alla loro importanza nelle applicazioni nucleari.