Fisica - Fisica computazionale

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.

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.