Física - Física Computacional

Novas técnicas prometem previsões precisas das propriedades eletrônicas em materiais sólidos.

Um algoritmo novo melhora as simulações de fluxo de fluidos em torno de obstáculos.

Esse artigo fala sobre o papel das redes neurais na conexão entre as entropias de R enyi e von Neumann.

Melhorando a precisão e a eficiência no estudo de grandes sistemas moleculares.

Um novo método melhora o estudo de sistemas interconectados em várias áreas.

Pesquisas mostram o equilíbrio entre o caos e a estabilidade nas órbitas planetárias.

O SISSO++ melhora a análise das propriedades dos materiais para resultados de pesquisa melhores.

Estudo mostra que as posições dos ventiladores em respiradores melhoram o conforto na respiração para os profissionais de saúde.

O Baler oferece técnicas de compressão avançadas para gerenciar grandes conjuntos de dados científicos.

Um novo método melhora as previsões térmicas, garantindo um desempenho melhor para processadores multi-core.

Um estudo sobre como otimizar o desempenho de baterias de íon de lítio usando métodos de modelagem avançados.

Esse artigo fala sobre como o sal afeta o comportamento das proteínas durante a separação de fase líquido-líquido.

Uma abordagem nova melhora a eficiência e a precisão da simulação molecular sem as limitações tradicionais.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar modelos de parede de fluxo turbulento pra simulações mais precisas.

Um novo modelo usa dados e física pra prever como as partículas se comportam em fluidos.

Estudo analisa o comportamento de cápsulas em diferentes condições de fluxo e interações.

MoSiN e WSiN parecem promissores para controlar o calor em transistores em comparação com o silício.

Um método novo pra modelar sistemas mecânicos usando redes neurais.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar estudos de fluxo de ar e controle com dados limitados.

Pesquisas mostram como hélices antiferromagnéticas melhoram o desempenho termoelétrico.

Esse artigo explora a importância de escalar acelerogramas pra entender os riscos sísmicos.

Este artigo fala sobre as dificuldades que as PINNs enfrentam pra manter o balanço de massa durante as simulações.

Uma mistura de técnicas quânticas e clássicas melhora a precisão na classificação de séries temporais.

Algoritmos quânticos oferecem uma abordagem mais rápida para simulações complexas de fluidos, melhorando a precisão e a eficiência.

Novos métodos melhoram a compreensão dos estados superfluidos e das interações de partículas.

Aprenda os passos essenciais para preparar e enviar artigos científicos.

Um olhar sobre como os complexos de ferro-enxofre ajudam na fixação de nitrogênio e impactam a agricultura.

Testes automáticos de regressão mantêm a confiabilidade em bibliotecas científicas como o SPHinXsys.

Novos métodos de aprendizado de máquina melhoram previsões de EOS em matéria densa e quente.

Explorando a interação entre barulho e comportamento em sistemas excitáveis.

LatentPINNs usam representações latentes pra soluções mais rápidas em cenários físicos complexos.

Novas técnicas melhoram simulações de estados quânticos em materiais usando aprendizado de máquina.

A pesquisa destaca o potencial dos materiais 2D para a produção eficiente de fótons emaranhados.

O PITT combina física e aprendizado de máquina pra soluções eficientes de PDE.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão nas equações de transferência radiativa térmica.

Novas técnicas melhoram a velocidade e eficiência da simulação para fluxos multifásicos.

Combinar caminhadas aleatórias ramificadas e amostragem de Metropolis melhora as simulações quânticas.

Explorando o impacto do Método Lattice Boltzmann nas simulações de dinâmica de fluidos.

Um novo método combina aprendizado de máquina com simulações pra gerar dados valiosos.

O siliceno em bilayer tem propriedades de condutividade térmica surpreendentes que podem impactar a tecnologia do futuro.