Física - Física Computacional

Uma olhada em como melhorar os cálculos de evidência usando métodos bayesianos.

O VelocityGPT melhora modelos sísmicos usando aprendizado de máquina pra dar insights mais profundos.

A pesquisa junta aprendizado de máquina e ciência molecular pra melhorar a interação com lasers.

Um novo método aumenta a precisão no cálculo das diferenças de energia molecular.

Um modelo de machine learning melhora a inferência da estrutura do fundo do mar usando a dinâmica de ondas.

Novos métodos melhoram a modelagem do comportamento dos elétrons usando técnicas de aprendizado de máquina.

Uma olhada no Espectrômetro de Massa de Armadilha Auto-Resonante e seus benefícios.

Este artigo analisa como a água interage com a magnetita em nível molecular.

Explorando o papel da difusividade de baixa momentum na estabilização do plasma em reatores de fusão.

Novos métodos melhoram a previsão da temperatura de fusão para o desenvolvimento de materiais.

G2C3 melhora simulações de microturbulência plasmática em dispositivos de fusão usando redes neurais.

Técnicas inovadoras pra simular sistemas quânticos abertos usando a equação de Lindblad.

Pesquisas mostram informações importantes sobre o potencial de ionização e as propriedades moleculares do RaF.

Explorando os conceitos chave e as implicações do experimento Stern-Gerlach na física quântica.

Uma nova abordagem pra analisar o comportamento de partículas em fluidos, focando em formas não esféricas.

Uma abordagem baseada em dados pra entender o revestimento de lítio em baterias de íon de lítio.

Um olhar sobre o comportamento de partículas carregadas em vários estados da matéria.

Pesquisadores usam computação quântica pra estudar as interações dos elétrons em materiais.

Pesquisadores estão melhorando a precisão da modelagem molecular com técnicas de aprendizado de máquina.

O NMRNet melhora a precisão na previsão de deslocamentos químicos usando técnicas de deep learning.

Esse estudo analisa os circuitos de Chua e Lorentz usando aprendizado de máquina pra entender o comportamento neuronal.

A SOLAX ajuda na simulação de sistemas quânticos complexos para os pesquisadores.

Novo método melhora a análise de sistemas complexos através de Redes Neurais Gráficas Simpleticas.

Uma nova abordagem para lidar com condições de contorno dinâmicas em equações de onda.

Um novo método melhora o desempenho de redes neurais para resolver equações complexas de física.

Código avançado em Python facilita o estudo de PDFs de transversidade em física de partículas.

Novos métodos combinam modelos simples com grades avançadas para uma análise eficiente do subsolo.

O aprendizado de máquina tá mudando a forma como a gente estuda a hadronização na física de altas energias.

Novos métodos melhoram a compreensão das interações de fônons com defeitos na rede de materiais.

Este estudo foca em como as partículas reagem nas superfícies e os fatores envolvidos.

Apresentando um método eficiente para estudar o comportamento dos elétrons em plasma a baixa temperatura.

Aprendizado de máquina melhora a previsão da condutividade térmica em materiais, economizando tempo e recursos.

Novo modelo DFXM revela estruturas de deslocamento e seu impacto no comportamento dos materiais.

Um novo pacote simplifica a análise de dados para pesquisadores em espectroscopia a laser.

Pesquisadores usam o M3GNet pra fazer previsões eficientes sobre o comportamento dos materiais.

Um modelo de computador melhora o estudo da schreibersite, um mineral ligado à vida primordial.

Um método pra estudar como os eventos se agrupam ao longo do tempo.

Explorando a mistura de aprendizado de máquina e mecânica molecular pra simulações melhores.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra prever como a informação se espalha em sistemas quânticos.

Este estudo apresenta um modelo para entender a segregação celular com base na dinâmica de contração.