Física - Física Computacional

Explorando a importância dos números de Chern em materiais quânticos e suas propriedades únicas.

O FEONet combina aprendizado profundo e métodos numéricos pra resolver PDEs paramétricas de forma eficiente.

Novas técnicas melhoram as previsões para o comportamento de fluidos complexos em várias indústrias.

Uma olhada em como as redes sísmicas analisam os terremotos em quatro regiões chave.

Pesquisadores melhoram a compreensão das interações da luz usando simulações de computador de formas simétricas.

Este estudo mostra como a posição do CO2 no ouro altera as energias de injeção de carga.

Pesquisadores usam redes neurais pra modelar melhor materiais não estequiométricos complexos.

Uma nova estrutura melhora simulações de plasma para aplicações científicas.

Este artigo fala sobre como duas partículas interagem e se movem sob forças externas.

Analisando a eficácia e limitações dos modelos generativos na criação de materiais.

O QERaman melhora a análise de espectroscopia Raman pra pesquisa de materiais.

Explore técnicas numéricas que melhoram simulações de sistemas hamiltonianos.

Novos métodos sem malha melhoram a compreensão da estabilidade do fluxo de fluidos.

Combinar métodos tradicionais com redes neurais melhora a eficiência e a precisão da assimilação de dados.

Um pacote de software pra estudar as estruturas eletrônicas dos materiais através de simulações.

Um novo método melhora a análise de sistemas complexos focando em clusters.

Este artigo analisa a sinergia entre computação quântica e métodos de Monte Carlo na ciência.

Uma exploração da formação de buracos negros através de modelos matemáticos e novas técnicas.

Novo método PBMG melhora a eficiência de amostragem em modelos de rede e regiões críticas.

Novos métodos melhoram a avaliação de risco para aneurismas cerebrais através de modelagem avançada.

Analisando a relação entre bandas planas e propriedades magnéticas em materiais específicos.

Aprenda práticas chave pra melhorar o treinamento de redes neurais informadas por física.

PIBI-Nets simplificam a resolução de PDEs usando dados de contorno, melhorando a eficiência e a precisão.

Nova abordagem melhora previsões de propriedades do vidro com aprendizado de máquina e conhecimento de especialistas.

Novo método melhora o estudo do comportamento de partículas em matéria ativa.

Um novo método para modelagem molecular eficiente respeitando as simetrias físicas.

Combinar tomografia de estado quântico com aprendizado de máquina melhora a precisão e a eficiência.

Um método novo melhora a precisão da seleção de modelo em meio à incerteza dos dados.

Pesquisa esclarece a estrutura e estabilidade dos nanodiscs com apoE3.

Um modelo de aprendizado de máquina melhora as previsões de propriedades moleculares com eficiência.

Explorando como elétrons fugitivos impactam a estabilidade do tokamak e a pesquisa em fusão.

MolSieve ajuda os pesquisadores a analisar simulações complexas de dinâmica molecular de forma eficiente.

Esse trabalho fala sobre métodos numéricos para simular sistemas quânticos abertos e a eficácia deles.

Uma nova biblioteca ajuda a simular sistemas quânticos bidimensionais usando redes tensorais.

Um novo modelo melhora as previsões para histerese magnética em materiais.

Um modelo novo que simplifica o estudo das interações atômicas.

Novas técnicas prometem aceleração de partículas de alta energia usando métodos de campo de onda a laser.

A AtmoRep melhora as previsões do tempo usando IA e dados históricos.

Pesquisas mostram como os lasers afetam o comportamento dos materiais no nível atômico.

Um olhar sobre algoritmos quânticos e seu impacto nas previsões de dados.