Física - Física Computacional

Explorando o papel das PINNs na resolução de equações diferenciais complexas em várias áreas.

Um novo método combina aprendizado de máquina e simulação pra otimizar a saída de radiação THz.

Explorando simulação quântica variacional pra melhorar a compreensão de sistemas físicos complexos.

Explore como a plasticidade estrutural impacta o aprendizado e a formação de memória.

Novos métodos melhoram previsões sobre o comportamento das camadas de gelo e o aumento do nível do mar.

Pesquisadores criam um híbrido de grafeno e nanotubos que captura hidrocarbonetos de forma eficaz.

Um novo método melhora o monitoramento do armazenamento de CO2 underground.

Estudo destaca métodos pra melhorar o desempenho da computação em reservatórios em previsões complexas.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra entender melhor as transições de fase em materiais.

Um estudo sobre como o barulho afeta modelos de sistemas dinâmicos.

Essa pesquisa detalha curvas de energia potenciais para íons de nitrogênio sob interação com laser.

Descubra como o CALF-20(Zn) aumenta a eficiência na captura de CO2.

Investigando como correntes elétricas podem manipular pontos de Bloch em materiais magnéticos.

Código open-source melhora a análise dos comportamentos de fluidos e plasma em várias condições.

Pesquisadores usam aprendizado profundo pra melhorar modelos de turbulência na dinâmica de fluidos.

Um novo método melhora a extração de dados quânticos de simulações.

Pesquisas mostram que núcleos Sinc mistos melhoram muito as simulações de dinâmica de fluidos.

Analisando como fótons e fônons influenciam as transições de qubits em configurações quânticas.

O QMCPACK melhora as práticas de software para resultados científicos confiáveis em computação de alta performance.

Novos métodos tão melhorando a imagem 3D em escala atômica pra vários materiais.

Um novo método melhora a análise de cristal líquido por meio de imagens coloridas avançadas.

Pesquisadores melhoram simulações pra entender melhor o comportamento e as interações dos eletrólitos.

Explorando o comportamento das ondas eletromagnéticas em materiais que estão mudando e suas implicações.

Um novo algoritmo melhora a compreensão das arrumações de spin em materiais.

A estrutura SEAQT melhora a compreensão do transporte de elétrons e fônons em materiais.

Pesquisadores estudam eventos raros usando métodos novos pra melhorar simulações.

Estudar as fases de partículas ultra-frias em ambientes controlados revela comportamentos quânticos chave.

Analisando como a disposição dos materiais afeta a forma e função nos compartimentos bacterianos.

Avanços na pesquisa sobre modelagem de comportamentos complexos de elétrons em materiais são essenciais.

Esse método melhora a coleta de dados ao focar nas mudanças significativas nos experimentos.

Métodos inovadores melhoram a compreensão da formação e das propriedades dos buracos negros.

Aprenda como pontos excepcionais influenciam o comportamento da luz em dímeros ópticos.

Um novo método melhora simulações de fluxo de fluidos usando redes neurais e métodos de elementos finitos.

Analisando as complexidades da modelagem das camadas de gelo e suas implicações para a elevação do nível do mar.

Condições de contorno não-reflexivas melhoram a precisão em simulações de fluxo térmico usando LBM.

ReMKiT1D oferece uma ferramenta flexível para modelar o comportamento do plasma em tokamaks.

Combinando aprendizado de máquina com dinâmica de fluidos pra melhorar a detecção de ondas de choque.

Explorando o comportamento da energia em sistemas quânticos abertos através da magnetização e contagem de elétrons.

Um novo método pra encontrar autovalores em sistemas quânticos usando recursos limitados.

Novas abordagens melhoram a compreensão do movimento de íons em sistemas complexos.