Fisica - Fisica computazionale

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.

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.