Física - Física Computacional

Explorando o papel das redes tensoras em melhorar a eficiência da inferência probabilística.

LENNs oferecem uma nova abordagem para modelar sistemas físicos complexos de forma eficiente.

Pesquisadores simplificam redes neurais pra revelar insights importantes sobre memória e tomada de decisão.

As funções de onda neurais e os Pfaffianos melhoram as previsões da química quântica de forma significativa.

Um novo método melhora o treinamento de redes neurais que resolvem equações diferenciais parciais.

Melhorar as medidas de velocidade melhora as simulações de comportamento de partículas em várias áreas científicas.

Aprenda a aplicar condições de contorno transparentes na resolução da equação de Schrödinger de forma numérica.

Este estudo traz novas ideias sobre a turbulência em ambientes espaciais.

Pesquisadores melhoram simulações de plasma com um novo método de integração numérica.

Um novo método baseado em IA melhora a eficiência na Inversão de Forma de Onda Total.

RKGC melhora a precisão e a consistência em simulações de fluidos usando SPH.

Este artigo fala sobre como o aprendizado de máquina ajuda na criação de materiais microestruturados.

Estudo revela novas ideias sobre o comportamento de hidrogéis sob estresse.

A pesquisa mostra comportamentos complexos de elétrons no MATBG usando técnicas computacionais avançadas.

Novos algoritmos melhoram as previsões de estados fundamentais quânticos usando dados limitados.

Um novo método combina aprendizado de máquina com coarse graining pra melhorar a modelagem de materiais.

Um novo método melhora a velocidade e a precisão na previsão da densidade de carga.

Um novo método usa aprendizado profundo pra melhorar os cálculos de energia em sistemas quânticos de muitas partículas.

Esse artigo fala sobre métodos inovadores pra descobrir leis de conservação em várias áreas científicas.

Combinando métodos quânticos e clássicos pra lidar com as equações de movimento de fluidos.

Combinando física e geometria pra melhorar as previsões de dispersão acústica.

Uma visão geral dos fluxos bifásicos e dos modelos numéricos que os estudam.

Novas técnicas de ptychografia multifocal melhoram a imagem de materiais grossos em escala atômica.

Um olhar sobre os SPIMs e seu potencial em problemas de otimização.

Explorando o método de potencial efetivo otimizado pra cálculos de forças precisos em materiais.

Um guia rápido pra escrever e enviar artigos científicos de forma eficaz.

Uma nova função de perda, Astral, melhora o desempenho das redes neurais informadas pela física.

Novos métodos melhoram a modelagem de problemas eletromagnéticos com interfaces usando redes neurais.

Um novo algoritmo melhora a estimativa de estados próprios em sistemas quânticos.

Pesquisadores estudam comportamentos inesperados em fluxos de fluidos através das equações de Euler e singularidades.

Descobertas recentes mostram que pulsares girando devagar podem emitir sinais, mudando nossa compreensão.

Uma visão geral dos materiais magnetoelétricos e a importância do BiCoO para as tecnologias do futuro.

Analisando o impacto do ruído estatístico nas estimativas da massa de neutrinos na cosmologia moderna.

Explorando o potencial da computação quântica em simulações de dinâmica de fluidos.

Explorando métodos eficientes pra simular a dinâmica de vórtices em fluxos de fluido.

Esse artigo simplifica o mundo complexo dos sistemas quânticos.

A Meent melhora simulações eletromagnéticas e aprendizado de máquina pra design de dispositivos ópticos.

Este artigo analisa como as varas de Janus se organizam com base na forma e na ligação.

HydraGNN usa aprendizado de máquina pra acelerar a descoberta e a modelagem de materiais.

Pesquisas melhoram simulações de sistemas binários, aumentando a compreensão das ondas gravitacionais.