Física - Física Computacional

Uma análise profunda do desempenho de antenas em implantes médicos e seus desafios.

Analisando a transmissão da COVID-19 usando autômatos celulares pra melhorar as estratégias de prevenção.

O novo modelo GravNetNorm melhora a análise de nuvens de pontos em machine learning.

Um estudo sobre como os fluidos se comportam em diferentes condições experimentais.

Novos materiais e aprendizado de máquina melhoram a eficiência e a segurança das células solares.

Novos métodos melhoram o rastreamento de partículas em ambientes astrofísicos complexos.

Descubra o que há de mais recente em tecnologia de simulação de DNA e RNA e suas aplicações.

O VisualPDE torna o aprendizado de equações complexas fácil e divertido pra todo mundo.

Estudo revela insights sobre a turbulência do plasma e o comportamento com o método do giromomento.

Perovskitas de haleto têm potencial pra energia solar e dispositivos de emissão de luz.

Apresentando uma abordagem inovadora pra simplificar PDEs de alta dimensão.

O aprendizado de máquina melhora a precisão na previsão das estruturas cristalinas para o desenvolvimento de novos materiais.

Descubra como os excitons influenciam o futuro dos dispositivos eletrônicos e ópticos.

Explorando os padrões interessantes dos estados quimera em sistemas químicos.

Pesquisadores desenvolvem um modelo rápido para previsão de incêndios florestais em tempo real usando aprendizado de máquina.

Uma exploração de como o espaço de redshift afeta as observações de galáxias.

Estudo revela interações complexas de partículas carregadas em plasmas.

Novo método melhora simulações moleculares e análise em química computacional.

Novas abordagens em ciência dos materiais usam redes neurais pra prever o comportamento de materiais não lineares.

Nova abordagem automatizada melhora cálculos de espectroscopia vibracional para materiais complexos.

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.