Física - Física Computacional

Nova biblioteca Python melhora a busca por estruturas de baixa energia em ciência dos materiais.

Descobrindo como os compostos de fósforo se formam e evoluem no universo.

Um novo método melhora a precisão do campo laser em aplicações de alta intensidade.

Um novo framework combina aprendizado de máquina com design de lentes pra ter um controle de luz melhor.

Explore técnicas de otimização numérica pra melhorar a manipulação da luz em estruturas nanofotônicas.

Pesquisadores revelam um método para resolver de forma eficiente grandes sistemas de equações lineares usando otimização binária.

Explorando os métodos para estudar fluxos hipersônicos e interações gás-superfície.

Estudo mostra como o tamanho e a textura do grão afetam o estiramento em anéis de metal.

Combinar fontes de dados melhora a precisão das previsões climáticas.

Explore a importância e os desafios dos revestimentos de barreira térmica em motores modernos.

Descubra as propriedades e aplicações fascinantes da geometria hiperbólica.

DBBSC oferece uma nova abordagem para melhorar os cálculos em química quântica.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar a eficiência em modelos de transporte químico pra qualidade do ar.

Este artigo apresenta um método eficiente para gerar formas complexas na teoria das cordas.

A holografia multisource reduz o ruído de granulação e melhora a qualidade da imagem na holografia.

Novos métodos melhoram a extração de funções espectrais em estudos de QCD em rede.

Entender o gelo superiônico dá uma luz sobre as condições dos planetas gelados.

Esse método acelera o treinamento de modelos sequenciais sem perder precisão.

Novo algoritmo melhora a análise de conjuntos de dados complexos para pesquisadores.

Uma biblioteca pra calcular as funções de Green em sistemas quânticos complexos.

Esse artigo examina novas técnicas para simular a luz na física de partículas.

Uma nova abordagem em duas etapas melhora as simulações do método de level-set para interfaces de fluidos.

A ptychografia melhora a imagem em nível atômico, mostrando os movimentos detalhados dos átomos.

Hyper-Kamiokande busca responder perguntas chave sobre o universo através do estudo de neutrinos.

Uma nova abordagem eficiente em energia para memória associativa usando uma rede de osciladores virtuais.

Novos métodos melhoram a velocidade e a precisão na simulação de materiais.

Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência em materiais com defeitos.

Este artigo examina os fatores principais que afetam simulações de fluxo turbulento sobre uma elevação gaussiana.

O CORSIKA 8 melhora as simulações de chuvas de raios cósmicos com um modelagem de luz aperfeiçoada.

Nova pesquisa melhora os métodos de extração líquido-líquido para uma recuperação eficiente de materiais.

Um novo framework combina DDD e aprendizado de máquina pra estudar melhor a deformação de metais.

Explorando como o tamanho do grão influencia as propriedades mecânicas de diamantes policristalinos.

Pesquisadores desenvolvem métodos estocásticos para estudar quasipartículas de forma eficiente em materiais complexos.

Explorando como defeitos em aluminas de metais alcalinos afetam a condutividade iônica para melhorar baterias.

Uma olhada em como teorias de campo eficazes simplificam sistemas físicos complexos.

Entendendo como construir sistemas de aprendizado de máquina mais confiáveis contra ameaças adversariais.

Novos métodos em otimização de design melhoram o desempenho de dispositivos em fotônica e ótica.

A pesquisa melhora métodos numéricos pra simular interações entre partículas em sistemas complexos.

Técnicas avançadas melhoram como os cientistas estudam os comportamentos moleculares na biologia e na química.

Uma nova abordagem para modelar turbulência usando aprendizado de máquina pode melhorar as simulações.