Novo método melhora a precisão na simulação de interações entre plasma e partículas neutras.
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Explorando os efeitos da desordem na matéria de vórtices em supercondutores.
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O nitreto de boro hexagonal é vital pro futuro das tecnologias quânticas.
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Explorando o papel da IA em prever estruturas de proteínas através de sequências de copolímeros.
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Esta pesquisa analisa como a triangularidade influencia a turbulência no plasma de tokamak.
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Explorando a mecânica de reatores nucleares moderados a grafite usando combustível gasoso.
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Um novo método melhora as medidas de incerteza em potenciais interatômicos de aprendizado de máquina.
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A pesquisa avalia dois códigos para modelar o comportamento do plasma em tokamaks.
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Uma nova abordagem melhora a precisão na modelagem dos movimentos tectônicos e processos geológicos.
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Um novo método para estimar barreiras de energia em transições entre estados estáveis.
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Sólidos ativos mudam de forma e movimento, impactando áreas diversas como robótica e medicina.
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Técnicas de aprendizado de máquina melhoram a reconstrução da densidade atual a partir de campos magnéticos.
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A ELEQTRONeX melhora a compreensão do transporte fora de equilíbrio em nanomateriais.
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Pesquisadores simulam estruturas moleculares minúsculas que funcionam como interruptores mecânicos para aplicações avançadas.
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Esse método facilita como os cientistas calculam funções de partição usando redes de tensores.
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Esse artigo explora como os dínamos helicoidais e não helicoidais geram campos magnéticos.
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Novos métodos melhoram a compreensão das propriedades eletrônicas em materiais.
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Pesquisas mostram melhorias no argirodite de lítio para baterias mais seguras e eficientes.
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Pesquisas mostram uma troca de polarização eficiente em ferroelectricos deslizantes bidimensionais.
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Uma nova ferramenta simplifica a criação de superfícies de energia potencial para pesquisas em química.
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Explorando o uso de núcleos quânticos na previsão de superfícies de energia molecular.
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Pesquisas mostram como a tensão mecânica muda as características eletrônicas do grafeno.
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O método de Tao oferece uma maneira simples de manter a estrutura simplética em simulações.
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Combinando IA e dados experimentais pra melhorar as medições e previsões de turbulência.
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Metamateriais inovadores com propriedades únicas podem transformar aplicações tecnológicas.
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O COLOSS simplifica a pesquisa de espalhamento nuclear com técnicas computacionais avançadas.
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Este artigo revisa várias técnicas de média de orientação na física molecular.
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Analisando como partículas ativas mudam as formas e comportamentos das gotículas.
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Novos métodos melhoram o treino e o desempenho das Redes Kolmogorov-Arnold Informadas por Física.
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Esse artigo apresenta uma abordagem nova usando redes neurais pra estudar fluxos complexos.
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Esse artigo fala sobre como usar aprendizado de máquina pra resolver problemas de física que envolvem equações diferenciais.
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A pesquisa sobre ondas de plasma eletrônico dá uma clareada na dinâmica do plasma e nas interações das ondas.
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Um novo método melhora a precisão da simulação para colisões de partículas em plasma.
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Usando aprendizado de máquina pra analisar espumas de spin na gravidade quântica.
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Estudando interações quânticas e clássicas em processos químicos usando a teoria NEO.
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O REMIX melhora as simulações de fluidos ao resolver problemas importantes que aparecem nos métodos SPH tradicionais.
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Um método pra analisar o comportamento de fluidos em limites e interfaces agudas.
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Técnicas avançadas pra capturar imagens em nível atômico melhoram a compreensão de materiais.
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Veneza permite simulações astrofísicas mais precisas ao adaptar diferentes processos de forma eficaz.
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O algoritmo BMach melhora a precisão na previsão das propriedades eletrônicas dos materiais.
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