Fisica - Fisica computazionale

Un nuovo programma che aiuta gli scienziati a studiare e migliorare i magneti usando simulazioni.

Esplora come il machine learning aiuta a rintracciare le origini dei minerali usando i dati spettrali.

OpenMC si dimostra efficace per i calcoli di trasporto atomico nella fusione nucleare.

Scopri come la luce influisce sul magnetismo nei metalli attraverso l'effetto Faraday inverso.

Un nuovo modello per simulare plasmi parzialmente ionizzati migliora l'accuratezza e l'efficienza.

Scopri come la temperatura influisce sul movimento delle particelle nei colloidi.

Scopri i progressi nei circuiti quantistici e le loro applicazioni nel computing.

Uno sguardo ai circuiti quantistici casuali e al loro ruolo nel calcolo quantistico.

Uno sguardo a come gli scienziati semplificano le interazioni nei sistemi a molti corpi.

Gli scienziati usano dati e simulazioni per accelerare la scoperta di materiali.

Uno sguardo a come le catene polimeriche interagiscono e formano nodi.

I ricercatori affrontano le sfide delle interfacce d'urto nella dinamica dei fluidi con nuovi metodi.

Questi modelli sono fondamentali per studiare i materiali e le loro proprietà magnetiche.

Esplora come i campi magnetici interagiscono con i fluidi nella MHD.

Gli scienziati stanno usando il machine learning per studiare il comportamento e le proprietà delle reti di particelle.

BabyIAXO punta a rilevare assioni sfuggenti e svelare misteri cosmici.

ALKPU migliora le simulazioni di dinamica molecolare selezionando in modo efficiente i punti dati per l'addestramento del modello.

Nuovi metodi migliorano l'analisi delle strutture aerospaziali per una performance migliore.

I ricercatori usano il machine learning per trovare soluzioni più rapide all'equazione di Keplero.

Uno sguardo al comportamento delle onde di Marshak in condizioni complesse.

Esplorando la fusione tra apprendimento automatico e equazioni differenziali parziali.

Scopri come le reti neurali migliorano le prestazioni dei sensori tattili capacitive.

Scopri come i metodi di Galerkin discontinui ad alto ordine migliorano le simulazioni di dinamica dei fluidi.

Scopri le strutture intricate dentro l'acqua che sostengono la vita.

Scopri come i cristalli resistono alla pressione e rimangono intatti.

MOLPIPx aiuta gli scienziati a modellare con precisione i movimenti molecolari usando tecniche avanzate.

Un nuovo metodo migliora le previsioni di turbolenza utilizzando tecniche di apprendimento automatico.

Come si muove l'idrogeno nei materiali influisce su molti campi scientifici.

Nuovo metodo migliora le previsioni del comportamento dei neutroni nei progetti di reattori a fusione.

Un nuovo protocollo migliora l'efficienza nella simulazione della spettroscopia elettronica bidimensionale.

Un nuovo modello migliora le previsioni sul comportamento della pozza di fusione nella stampa 3D in metallo.

QM/MM combina meccanica quantistica e meccanica molecolare per ottenere migliori intuizioni scientifiche.

Gli scienziati usano algoritmi per studiare come gli atomi cambiano stato, tipo da liquido a ghiaccio.

Combinare tecniche per migliorare l'accuratezza nella previsione delle proprietà meccaniche dei materiali.

Uno sguardo su come le gocce si evaporano e il loro significato nella vita quotidiana.

TorchOptics semplifica la simulazione del comportamento della luce nei sistemi ottici per i ricercatori.

Scopri come gli algoritmi genetici adattivi aiutano a sistemare efficacemente le particelle atomiche.

I ricercatori migliorano le previsioni della conducibilità termica usando tecniche innovative di machine learning.

Scopri la combinazione tra computer quantistici e dinamica dei fluidi nei QLBM.

Gli scienziati migliorano i progetti per i dispositivi magnetici usando algoritmi avanzati e metodi innovativi.