Fisica - Fisica computazionale

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

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle proprietà elettroniche nei materiali.

La ricerca evidenzia miglioramenti nell'argirodo di litio per batterie più sicure ed efficienti.

La ricerca mostra un'efficace commutazione della polarizzazione in ferroelettrici bidimensionali scorrevoli.

Un nuovo strumento semplifica la creazione di superfici di energia potenziale per la ricerca chimica.

Esplorare l'uso dei kernel quantistici nella previsione delle superfici di energia molecolare.

La ricerca mostra come lo stress meccanico altera le caratteristiche elettroniche del grafene.

Il metodo di Tao offre un modo semplice per mantenere la struttura simpletica nelle simulazioni.

Combinare l'IA e i dati sperimentali per migliorare le misurazioni e le previsioni della turbolenza.

Metamaterial innovativi con proprietà uniche potrebbero trasformare le applicazioni tecnologiche.

COLOSS semplifica la ricerca sulla diffusione nucleare attraverso tecniche computazionali avanzate.

Questo articolo esamina diverse tecniche per la media delle orientazioni nella fisica molecolare.

Esaminando come le particelle attive cambiano le forme e i comportamenti delle gocce.

Nuovi metodi migliorano l'addestramento e le prestazioni delle Reti Kolmogorov-Arnold informate dalla fisica.

Questo articolo presenta un approccio innovativo che utilizza reti neurali per studiare flussi complessi.

Questo articolo parla di come usare il machine learning per affrontare problemi di fisica che coinvolgono equazioni differenziali.

La ricerca sulle onde di plasma elettronico fa luce sulla dinamica del plasma e sulle interazioni tra onde.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della simulazione per le collisioni di particelle nel plasma.

Usare l'apprendimento automatico per analizzare le spin foam nella gravità quantistica.

Studiare le interazioni quantistiche e classiche nei processi chimici utilizzando la teoria NEO.

REMIX migliora le simulazioni fluidi affrontando i problemi chiave delle tradizionali metodologie SPH.

Un metodo per analizzare i comportamenti dei fluidi ai confini e alle interfacce.

Tecniche avanzate per catturare immagini a livello atomico migliorano la comprensione dei materiali.

Venezia permette simulazioni astrofisiche più accurate adattando diversi processi in modo efficace.

L'algoritmo BMach migliora l'accuratezza nella previsione delle proprietà elettroniche dei materiali.

Studiare come le forme ingegnerizzate creano materiali cristallini liquidi unici.

I ricercatori usano il deep learning per classificare i dicomposti metallici di transizione usando immagini AFM.

Uno sguardo al modeling CSEM per l'esplorazione delle risorse e la ricerca geologica.

I ricercatori collegano modelli geologici con simulazioni per migliorare la comprensione dei terremoti.

Un nuovo metodo che usa reti neurali migliora la modellizzazione di campi elettromagnetici complessi.

Un confronto dettagliato tra due forme di selenio di germanio sodio per applicazioni future.

Nuovo metodo migliora la previsione delle strutture cristalline in materiali complessi.

RINO offre un nuovo modo per risolvere le equazioni differenziali parziali in modo efficiente.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per simulare sistemi quantistici con forze che cambiano.

Questo articolo parla di come usare l'apprendimento per rinforzo per gestire il rumore nel calcolo quantistico.

Un nuovo metodo migliora la generazione di dati per la ricerca sulla fusione nucleare.

Esplora come il machine learning migliori le previsioni meteo e la comprensione del clima.

Nuovo modulo migliora la precisione delle simulazioni di cattura dei neutroni nella fisica delle particelle.

Una nuova prospettiva sul accoppiamento elettromagnetico migliora il design dei circuiti a microonde.

La ricerca svela i fattori chiave che influenzano la coercitività nei magneti SmCo-1:7.