Física - Física Computacional

Pesquisas identificam vários materiais 2D desconhecidos até então com propriedades incríveis.

A Camada Lennard-Jones melhora a distribuição de nuvem de pontos pra uma análise de forma 3D mais legal.

Um novo método melhora a precisão na simulação de interações de fluidos.

Um novo método melhora a modelagem de ondas na física do plasma, lidando com desafios perto de cáusticas.

Um novo método melhora simulações moleculares ao focar em áreas de incerteza.

Novo método SWAP melhora a compreensão de vidros de spin através de dinâmicas de relaxamento aprimoradas.

Este artigo compara solucionadores baseados em grade e pseudo-espectrais na pesquisa de plasma.

Pesquisadores enfrentam desafios na mecânica quântica com métodos numéricos inovadores.

Novos métodos melhoram o tratamento de limites em simulações de fluxo de fluidos compressíveis.

Métodos inovadores melhoram simulações do comportamento fermiônico em sistemas complexos.

Especialistas se reúnem pra discutir simulações de Monte Carlo e melhorias em GPUs.

Um novo método melhora a exploração do modelo de três duplicatas de Higgs na física de partículas.

Esse artigo explora as diferenças no raio de carga em vários isótopos de prata.

Explorando o papel do barulho em melhorar simulações quânticas de sistemas abertos.

O novo Modelo de Deconvolução Direta Discreta melhora a precisão da simulação de turbulência.

Uma nova abordagem transforma a maneira como modelamos interações entre fluidos e sólidos.

Analisando novos métodos para estudar as interações entre luz e matéria em diferentes sistemas.

Analisando como sinais precoces podem prever mudanças cruciais no sistema.

Técnicas inovadoras melhoram a modelagem das interações e dinâmicas moleculares.

Usando redes neurais pra resolver restrições em um modelo de gravidade.

Um método pra separar as informações de fluxo relevantes pra melhorar previsões e estratégias.

Novas ideias sobre materiais topológicos usando simulações quânticas avançadas.

Aprenda como desenrolar melhora o treino de redes neurais para simulações físicas.

Uma abordagem de aprendizado de máquina melhora as previsões do comportamento de materiais em estado sólido.

Novo método de treinamento melhora a estabilidade e a precisão em simulações de dinâmica molecular.

Aprendizado de máquina melhora a precisão na previsão de propriedades químicas usando funcionais de densidade híbridos adaptativos.

Pesquisas mostram que reservatórios mais simples melhoram a precisão na previsão de séries temporais caóticas.

As ondas de spin poderiam revolucionar a eficiência no processamento e armazenamento de dados.

Uma nova abordagem de rede neural melhora a modelagem de sistemas dinâmicos rápidos-lentos.

Um novo método melhora a eficiência das simulações multiphysicas para lasers.

Um novo método melhora a imagem de amostras sensíveis em pouca luz.

Esse artigo fala sobre novos métodos pra capturar choques de forma precisa na dinâmica dos fluidos.

Descubra como os Potenciais de Redes Neurais transformam simulações moleculares para os pesquisadores.

SuperdropNet melhora a modelagem de microfísica de nuvens pra prever o tempo com mais precisão.

Uma visão geral dos métodos para estudar sistemas com contagem de partículas variável.

Um estudo sobre como os polímeros se movem por aberturas pequenas em ambientes lotados.

Aprenda como os PINNs combinam aprendizado profundo com física pra resolver problemas de forma eficiente.

Uma nova abordagem melhora simulações para interações de partículas quase-2D.

O aprendizado de máquina ajuda a prever estruturas cristalinas de forma mais eficiente do que os métodos tradicionais.

A detecção quântica usa mecânica quântica pra fazer medições precisas em várias áreas.