Fisica - Fisica computazionale

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.

Nuovi metodi migliorano lo studio di eventi molecolari rari.

Nuovo strumento di machine learning prevede il comportamento dei fluidi attorno a forme complesse.

I progressi nel Quantum Monte Carlo migliorano l'analisi delle transizioni di fase quantistiche.

Uno sguardo all'importanza e alle sfide della Teoria del Funzionale di Densità.

Nuove funzioni di attivazione migliorano le reti neurali per risolvere equazioni complesse.

Una panoramica dei metodi multigrid spazio-tempo e delle loro applicazioni in vari campi.

Esplorando i fasci di collane e come l'AI migliora il loro studio.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dell'universo attraverso i dati del lensing gravitazionale debole.

Esplorando il potenziale dei centri azoto-vacanza per applicazioni nella tecnologia quantistica.

Un nuovo framework migliora le simulazioni molecolari a grana grossa per i ricercatori.

Uno sguardo al comportamento del plasma a basso beta sotto gradienti di temperatura e densità.

La ricerca esplora gli ordini nascosti indotti da laser nei materiali con potenziali applicazioni tecnologiche.

Un nuovo metodo accelera la decomposizione di Pauli usando la Trasformata di Walsh-Hadamard Veloce.

Un nuovo strumento aiuta a identificare le simmetrie dei gruppi di punto nella chimica e nella scienza dei materiali.

La ricerca si concentra sugli elettroliti polimerici per migliorare le prestazioni e la sicurezza delle batterie a stato solido.

Il framework N²AMD migliora l'accuratezza e l'efficienza nello studio della dinamica dei materiali.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza nel campionamento e nei calcoli energetici per la chimica quantistica.

La ricerca sugli ioni PF2 punta a migliorare la precisione del fosforo nei computer quantistici.

La ricerca svela nuovi metodi per creare nanoscroll in ossido con applicazioni potenziali.

mBLOR funzionale migliora la Teoria del Funzionale della Densità per previsioni sui materiali più accurate.

Nuove ricerche mostrano come i difetti a rombo migliorano la stabilità dei quasicristalli.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nella risoluzione delle equazioni di trasporto delle particelle.

Affinando le tecniche di mesh per migliorare le simulazioni degli eventi di riconnessione magnetica.

HTOCSP accelera le previsioni per le strutture cristalline organiche usando metodi automatizzati.

Un modo nuovo per capire la dinamica della carica nelle batterie e nell'elettronica.

Uno sguardo ai nuovi metodi per risolvere complessi sistemi quantistici a pochi corpi.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nella modellazione dei flussi di gas rarefatti con confini mobili.

I computer quantistici offrono nuovi modi per studiare le proprietà molecolari, anche se affrontano delle sfide.

Nuove tecniche migliorano la comprensione del comportamento dei materiali sotto stress e calore.

PhysBERT semplifica la ricerca in fisica, migliorando il recupero delle informazioni e le recensioni della letteratura.

Gli spostamenti isotopici offrono spunti sulle proprietà nucleari e sulla fisica fondamentale.

KANs collega l'AI e la scienza, semplificando problemi complessi e migliorando la ricerca.

Uno sguardo a come migliorare i calcoli delle evidenze usando metodi bayesiani.

VelocityGPT migliora i modelli sismici utilizzando il machine learning per avere intuizioni più profonde.

La ricerca unisce l'apprendimento automatico e la scienza molecolare per migliorare la comprensione delle interazioni laser.