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Uno sguardo alla termodinamica e al suo ruolo nel trasferimento di calore.

Uno studio svela intuizioni sulla quasi-località nella meccanica quantistica.

Esplorare il significato e le applicazioni delle matrici casuali non hermitiane e dei loro autovalori.

Usare il deep learning per analizzare la dinamica del plasma può migliorare il controllo dell'energia da fusione.

I ricercatori scoprono i comportamenti degli vetri metallici a frequenze e temperature elevate.

Esplorare le strutture di Nambu-Poisson e le loro applicazioni nei sistemi complessi.

Capire la temperatura di fusione del ferro ci dà informazioni sul nucleo della Terra e sulla sua evoluzione.

Una panoramica su come i liquidi interagiscono con le superfici e le forze coinvolte.

Una panoramica su come i buchi neri passano tra fasi influenzate da vari fattori.

Esaminando come scoppiano le bolle e il loro impatto in vari settori.

Esplorando come l'energia si muove nei sistemi verso la stabilità.

Studio su come si comportano le particelle attive durante il movimento a corsa e rotolamento.

Una panoramica su come le particelle si comportano in modo indipendente nei grandi sistemi.

Uno sguardo alle relazioni tra moduli e algebre usando la teoria delle categorie.

Un'immersione profonda su come la corrente influisce sui superconduttori topologici e sui semimetalli di Weyl.

Uno sguardo all'integrabilità nella fisica e al ruolo del machine learning.

Scopri le uniche proprietà superconduttrici del grafene a trilayer romboedrico.

Una panoramica dei modelli cosmologici e dei dati osservazionali nella scienza moderna.

Nuovi metodi rivelano intuizioni sui sistemi vibro-impatto per la raccolta di energia.

Uno sguardo all'instabilità modulazionale e al suo significato nella scienza delle onde.

Scopri come i supercavi guidano gli elettroni e il loro potenziale nella tecnologia.

Una panoramica delle sotto-varietà compatte negli spazi di moduli delle varietà abeliane.

Esplora il mondo affascinante delle transizioni di fase e delle loro implicazioni nella fisica.

Poseidon usa il machine learning per prevedere in modo efficiente soluzioni per PDE complessi.

Questo articolo esamina come migliorare l'accuratezza dei calcoli nei modelli fisici complessi usando metodi numerici.

La ricerca esplora gli axioni e il loro legame con le onde gravitazionali e la materia oscura.

Uno studio sul comportamento dei solitoni usando il modello potenziale KdV.

Esplorare il ruolo delle simmetrie e delle anomalie nelle teorie dei campi invertibili.

Questo articolo esamina come certi processi di Markov si comportano in modo coerente nel tempo.

Le tecniche di machine learning migliorano l'analisi dei dati negli esperimenti di fisica delle particelle.

Introducendo un approccio semplice per risolvere sistemi fisici complessi nel tempo e nello spazio.

Una panoramica del problema QSAT e la sua importanza nell'informatica quantistica.

Uno sguardo al ruolo e alle applicazioni dei materiali ferromagnetici nella tecnologia.

Uno sguardo a come SR3D aiuta a prevedere il tempo nello spazio.

Un metodo per risolvere complesse equazioni ellittiche quasiperiodiche usando la tecnica di proiezione.

Un nuovo metodo combina RBM, DNN e RBF per risolvere le PDE parametriche in modo efficiente.

Esaminando come piccoli cambiamenti influenzano il comportamento di materiali complessi.

La ricerca migliora il raffreddamento e la cattura degli isotopi di potassio per esperimenti scientifici.

I materiali chirali attivi mostrano proprietà uniche che influenzano la biologia e la tecnologia.

Esplorando la gravità attraverso concetti innovativi come hyperfluid e torsione.