Fisica - Fisica computazionale

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.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel calcolo delle differenze di energia molecolare.

Un modello di machine learning migliora l'inferenza della struttura del fondale marino usando la dinamica delle onde.

Nuovi metodi migliorano la modellazione del comportamento degli elettroni usando tecniche di machine learning.

Uno sguardo al Mass Spectrometer AutoResonante e ai suoi vantaggi.

Questo articolo esplora come l'acqua interagisce con la magnetite a livello molecolare.

Esplorare il ruolo della bassa diffusività del momento nella stabilizzazione del plasma per i reattori a fusione.

Nuovi metodi migliorano la previsione della temperatura di fusione per lo sviluppo dei materiali.

G2C3 migliora le simulazioni della microturbulenza del plasma nei dispositivi di fusione usando reti neurali.

Tecniche innovative per simulare sistemi quantistici aperti usando l'equazione di Lindblad.

La ricerca rivela importanti informazioni sul potenziale di ionizzazione e le proprietà molecolari di RaF.

Esplorare i concetti chiave e le implicazioni dell'esperimento di Stern-Gerlach nella fisica quantistica.

Un nuovo approccio per analizzare il comportamento delle particelle nei fluidi, concentrandosi su forme non sferiche.

Un approccio basato sui dati per capire il litio che si deposita nelle batterie agli ioni di litio.

Uno sguardo sul comportamento delle particelle cariche in vari stati della materia.

I ricercatori usano il calcolo quantistico per studiare le interazioni degli elettroni nei materiali.

I ricercatori stanno migliorando l'accuratezza della modellazione molecolare con tecniche di machine learning.