Fisica - Fisica computazionale

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del campo laser nelle applicazioni ad alta intensità.

Un nuovo framework mette insieme l'apprendimento automatico con il design delle lenti per un controllo della luce migliore.

Esplora tecniche di ottimizzazione numerica per migliorare la manipolazione della luce nelle strutture nanofotoniche.

I ricercatori hanno svelato un metodo per risolvere in modo efficiente grandi sistemi di equazioni lineari usando l'ottimizzazione binaria.

Esplorare i metodi per studiare i flussi ipersonici e le interazioni gas-superficie.

Uno studio mostra come la dimensione dei grani e la texture influenzano il necking negli anelli di metallo.

Unire le fonti di dati migliora l'accuratezza delle previsioni climatiche.

Esplora l'importanza e le sfide dei rivestimenti termici nei motori moderni.

Scopri le affascinanti proprietà e applicazioni della geometria iperbolica.

DBBSC offre un nuovo modo per migliorare i calcoli nella chimica quantistica.

Usare il machine learning per migliorare l'efficienza nei modelli di trasporto chimico per la qualità dell'aria.

Quest'articolo presenta un metodo efficiente per generare forme complesse nella teoria delle stringhe.

L'olografia multisorgente riduce il rumore di interferenza e migliora la qualità dell'immagine nell'olografia.

Nuovi metodi migliorano l'estrazione delle funzioni spettrali negli studi di QCD su reticolo.

Capire il ghiaccio superionico fa luce sulle condizioni dei pianeti ghiacciati.

Questo metodo accelera l'addestramento per i modelli sequenziali senza compromettere l'accuratezza.

Nuovo algoritmo migliora l'analisi di dataset complessi per i ricercatori.

Una libreria per calcolare le funzioni di Green in sistemi quantistici complessi.

Questo articolo esplora nuove tecniche per simulare la luce nella fisica delle particelle.

Un nuovo approccio a due fasi migliora le simulazioni del metodo level-set per le interfacce fluide.

La ptychografia migliora l'imaging a livello atomico, svelando movimenti dettagliati degli atomi.

Hyper-Kamiokande cerca di rispondere a domande fondamentali sull'universo tramite lo studio dei neutrini.

Un nuovo approccio energeticamente efficiente alla memoria associativa usando una rete di oscillatori virtuali.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'accuratezza nella simulazione dei materiali.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza e l'efficienza nei materiali con difetti.

Questo articolo esamina i fattori chiave che influenzano le simulazioni del flusso turbolento sopra un'ondulazione gaussiana.

CORSIKA 8 migliora le simulazioni delle piogge di raggi cosmici con una modellazione della luce migliorata.

Nuove ricerche migliorano i metodi di estrazione liquido-liquido per un recupero dei materiali più efficiente.

Un nuovo framework combina DDD e machine learning per studiare meglio la deformazione dei metalli.

Esplorando come la dimensione del grano influisca sulle proprietà meccaniche dei diamanti policristallini.

I ricercatori sviluppano metodi stocastici per studiare i quasiparticelle in modo efficiente nei materiali complessi.

Esplorare come i difetti nelle alumine di metalli alcalini influenzano la conducibilità ionica per batterie migliori.

Uno sguardo a come le teorie di campo efficaci semplificano sistemi fisici complessi.

Capire come costruire sistemi di machine learning più affidabili contro minacce avversarie.

Nuovi metodi nell'ottimizzazione del design migliorano le performance dei dispositivi nella fotonica e nell'ottica.

La ricerca migliora i metodi numerici per simulare le interazioni tra particelle in sistemi complessi.

Tecniche avanzate migliorano il modo in cui gli scienziati studiano i comportamenti molecolari in biologia e chimica.

Un approccio nuovo per modellare la turbolenza usando il machine learning può migliorare le simulazioni.

Un'analisi degli algoritmi di ricerca jet in vari linguaggi di programmazione usati nella fisica delle alte energie.

La ricerca mostra come il doping cambia i confini di grano nei materiali ceria-zirconia.