Fisica - Fisica computazionale

Questo articolo parla di come il machine learning aiuti nella progettazione di materiali microstrutturati.

Uno studio rivela nuove informazioni sul comportamento degli idrogel sotto stress.

La ricerca svela comportamenti complessi degli elettroni in MATBG usando tecniche computazionali avanzate.

Nuovi algoritmi migliorano le previsioni degli stati fondamentali quantistici usando dati limitati.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento automatico con il coarse graining per migliorare la modellazione dei materiali.

Un nuovo metodo migliora la velocità e l'accuratezza della previsione della densità di carica.

Un nuovo metodo usa il deep learning per migliorare i calcoli dell'energia nei sistemi quantistici a molti corpi.

questo articolo parla di metodi innovativi per scoprire leggi di conservazione in vari campi scientifici.

Combinare metodi quantistici e classici per affrontare le equazioni del moto dei fluidi.

Combinare fisica e geometria per migliorare le previsioni di scattering acustico.

Una panoramica dei flussi bifasici e dei modelli numerici che li studiano.

Nuove tecniche di ptychografia multi-focale migliorano l'imaging di materiali spessi su scala atomica.

Uno sguardo agli SPIM e al loro potenziale nei problemi di ottimizzazione.

Esplorando il metodo del potenziale efficace ottimizzato per calcoli di forza precisi nei materiali.

Una guida rapida per scrivere e inviare articoli scientifici in modo efficace.

Una nuova funzione di perdita, Astral, migliora le prestazioni delle reti neurali informate dalla fisica.

Nuovi metodi migliorano la modellazione dei problemi elettromagnetici con interfacce usando reti neurali.

Un nuovo algoritmo migliora la stima degli autostati nei sistemi quantistici.

I ricercatori studiano comportamenti inaspettati nei flussi fluidi attraverso le equazioni di Eulero e le singolarità.

Scoperte recenti rivelano che i pulsar a bassa rotazione potrebbero emettere segnali, cambiando le nostre conoscenze.

Una panoramica sui materiali magnetoelettrici e l'importanza del BiCoO per le tecnologie future.

Esaminando l'impatto del rumore statistico sulle stime della massa dei neutrini nella cosmologia moderna.

Esplorare il potenziale del calcolo quantistico nelle simulazioni della dinamica dei fluidi.

Esplorare metodi efficienti per simulare la dinamica dei vortici nei flussi fluidi.

Questo articolo semplifica il mondo complesso dei sistemi quantistici.

Meent migliora le simulazioni elettromagnetiche e l'apprendimento automatico per il design di dispositivi ottici.

Questo articolo esamina come le aste di Janus si organizzano in base alla forma e al legame.

HydraGNN usa il machine learning per accelerare la scoperta e la modellazione dei materiali.

La ricerca migliora le simulazioni dei sistemi binari, aumentando la comprensione delle onde gravitazionali.

I ricercatori usano l'IA per migliorare la modellazione dei materiali con un nuovo approccio di deep learning.

Esplorare un nuovo metodo per prevedere le proprietà degli stati eccitati dei materiali con alta precisione.

La ricerca sui materiali magnetici controllati dalla luce punta a migliorare le tecnologie di archiviazione dei dati.

Nuovi metodi migliorano le previsioni nella dinamica dei fluidi usando il machine learning.

Esplora metodi per la contenimento dei punti nella Geometria Solida Costruttiva utilizzando vari algoritmi.

Questo articolo esplora come le goccioline capillari si muovono attraverso spazi stretti e le loro implicazioni.

Un nuovo strumento aiuta a studiare il comportamento dei fluidi sotto condizioni di shock usando il machine learning.

L'approccio ibrido migliora le simulazioni dei comportamenti molecolari complessi usando la conoscenza di esperti e dati.

Un approccio ibrido per studiare le magnetosfere dei pulsar rivela comportamenti chiave.

Esplorando l'incrocio tra il calcolo quantistico e la chimica molecolare per soluzioni innovative.

Il moco è fondamentale per molte enzimi coinvolti in processi biologici essenziali.