Fisica - Fisica computazionale

Scopri come le proprietà dei fluidi influenzano schemi complessi negli esperimenti di flusso di Hele-Shaw.

Questo articolo parla di una tecnica per semplificare lo studio dei sistemi quantistici usando l'algoritmo JD.

I dati e il machine learning stanno cambiando il modo in cui gli scienziati trovano nuovi materiali.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e la precisione nella modellazione della struttura elettronica.

Nuovi metodi migliorano la manipolazione della luce nelle nanostrutture per una migliore efficienza energetica.

Uno sguardo a SrCuTeWO e alle sue uniche proprietà non magnetiche.

Nuovo metodo migliora la velocità e la precisione nelle simulazioni del flusso di gas.

Nuove tecniche migliorano i calcoli degli autovalori per matrici complesse in modo efficiente.

Indagare metodi per applicare le condizioni al contorno nelle simulazioni dell'equazione di Schrödinger.

Questo studio analizza come le particelle attive veloci e lente interagiscono nelle miscele.

Usare le GNN per prevedere le proprietà ottiche dei materiali migliora il design dei dispositivi.

Un nuovo modo di capire le origini dei lampi gamma usando il machine learning.

Un approccio semplificato per identificare le strutture cristalline usando le coordinate delle particelle.

Questo studio modella nuotatori lineari e circolari nella dinamica dei fluidi.

Esplorare il ruolo delle reti tensoriali nel migliorare il machine learning quantistico.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nel calcolo degli autovalori per la fisica nucleare.

Nuovo metodo migliora le previsioni della qualità dell'aria usando tecniche di machine learning.

Questo articolo esplora i metodi per modellare le interazioni delle particelle cariche nei plasmi.

Uno studio rivela come i microrganismi prendano decisioni per nuotare in modo efficiente.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nelle simulazioni elettroniche utilizzando operatori neurali di Fourier.

Un nuovo metodo migliora il processo di design per dispositivi compatti di controllo della luce.

Uno sguardo al comportamento delle onde elettromagnetiche in materiali unici.

La fuliggine impatta il clima grazie al suo comportamento unico nell'atmosfera.

La ricerca si concentra sul miglioramento dei materiali NCM nelle batterie agli ioni di litio tramite tecniche di doping avanzate.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella simulazione delle interazioni tra plasma e particelle neutre.

Esplorare gli effetti del disordine sulla materia vortice nei superconduttori.

Il nitruro di boro esagonale è fondamentale per il futuro delle tecnologie quantistiche.

Esplorare il ruolo dell'IA nella previsione delle strutture proteiche attraverso le sequenze di co-polimeri.

Questa ricerca analizza come la triangularità influisca sulla turbolenza nel plasma di tokamak.

Esplorare la meccanica dei reattori nucleari a moderatore di grafite usando combustibile gassoso.

Un nuovo metodo migliora le misure di incertezza nei potenziali interatomici dell'apprendimento automatico.

La ricerca valuta due codici per modellare il comportamento del plasma nei tokamak.

Un nuovo approccio migliora la precisione nella modellazione dei movimenti tettonici e dei processi geologici.

Un nuovo metodo per stimare le barriere energetiche nelle transizioni tra stati stabili.

I solidi attivi cambiano forma e movimento, influenzando vari settori come la robotica e la medicina.

Le tecniche di machine learning migliorano la ricostruzione della densità corrente dai campi magnetici.

ELEQTRONeX migliora la comprensione del trasporto non in equilibrio nei nanomateriali.

I ricercatori simulano minuscole strutture molecolari che fungono da interruttori meccanici per applicazioni avanzate.

Questo metodo semplifica il modo in cui gli scienziati calcolano le funzioni di partizione usando reti tensoriali.

Quest'articolo esplora come i dinamo elicoidali e non elicoidali generano campi magnetici.