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885 Arbeiten

Die Computergestützte Physik verbindet die Gesetze der Natur mit der Rechenkraft moderner Computer, um komplexe Phänomene zu simulieren, die im Labor schwer zu beobachten sind. Von der Strömungsdynamik bis zur Quantenmechanik nutzen Forscher hier Algorithmen, um tiefe Einblicke in das Verhalten von Materie und Energie zu gewinnen.

Auf Gist.Science durchsuchen wir täglich die neuesten Vorabveröffentlichungen auf arXiv in diesem Bereich. Für jedes neu eingereichte Papier erstellen wir sowohl eine verständliche Zusammenfassung für ein breites Publikum als auch eine detaillierte technische Analyse, damit die neuesten Durchbrüche für alle zugänglich sind.

Hier finden Sie die aktuellsten Forschungsarbeiten aus dem Feld der computergestützten Physik, die wir für Sie aufbereitet haben.

Differentiable Particle-Mesh Ewald with Cartesian Tensor Message Passing for Learning Long-Range Electrostatics and Dipole Response

Diese Arbeit führt ein voll differenzierbares Particle-Mesh-Ewald-Framework ein, das in ein E(n)-äquivariantes kartesisches Tensor-Message-Passing-Netzwerk integriert ist, um das End-to-End-Lernen von langreichweitiger Elektrostatik und atomaren Dipolantworten zu ermöglichen, wobei quantenakkurate Kräfte und eine skalierbare O(N log N)-Leistung für kondensierte Phasen und Grenzflächensysteme erreicht werden.

Zhiyue Guo, Junjie Wang, Haoting Zhang, Zhixin Liang, Ziyang Yang, Yujian Pan, Jian Sun2026-06-02🔬 physics

Penalty-free quantum optimization applied to lattice protein folding

Dieses Paper schlägt einen straffreien Quantenoptimierungsansatz für das Gitterprotein-Folding vor, der einen QAOA-Mixer nutzt, der für das Problem des maximalen unabhängigen Sets entworfen wurde, um quadratische Strafen zu vermeiden, wobei die Methode erfolgreich durch klassische Simulationen für kleine Proteine validiert und durch ein heuristisches iteratives lokales Suchschema auf größere Systeme (bis zu einer Länge von N=14N=14) ausgeweitet wurde.

Leif Gellsersen, Anders Irbäck, Lucas Knuthson, Stefan Prestel2026-06-02⚛️ quant-ph

DPA4: Pushing the Accuracy-Cost Frontier of Interatomic Potentials with EMFA SO(2) Convolution

Das Paper stellt DPA4 vor, eine neuartige SE(3)-äquivariante interatomare Potenzialarchitektur, die eine EMFA SO(2)-äquivariante Faltung sowie compilerfreundliche Trainingsoptimierungen aufweist, welche eine SOTA-Genauigkeit bei signifikant reduzierter Parameteranzahl und geringeren Trainingskosten erreichen und somit eine neue Genauigkeits-Kosten-Pareto-Front für große atomistische Modelle etablieren.

Tiancheng Li, Wentao Li, Anyang Peng, Jianming Xue, Linfeng Zhang, Duo Zhang, Han Wang2026-06-02🔬 cond-mat.mtrl-sci

Speculative Sampling For Faster Molecular Dynamics

Dieses Paper stellt Langevin Speculative Dynamics (LSD) vor, eine verteilte und modellagnostische Methode des spekulativen Samplings, die Molekulardynamiksimulationen durch ein schnelles Entwurfsmodell und parallele Verifizierung um das 3- bis 9-fache beschleunigt, ohne einen relativen Fehler einzuführen oder die Genauigkeit der Verteilung des Zielmodells zu beeinträchtigen.

Arthur Kosmala, Stephan Günnemann, Meng Gao, Brandon Wood2026-06-02🔬 cond-mat.mtrl-sci

Diagrammatic Monte Carlo for positron-molecule many-body theory

Diese Arbeit präsentiert eine diagrammatische Monte-Carlo-Methode, die Leiterreihenbeiträge zur Positronen-Selbstenergie in Molekülen stochastisch abtastet und resumiert, wobei sie im Vergleich zu deterministischen Lösungen der Bethe-Salpeter-Gleichung eine signifikante Speicherreduktion erreicht und gleichzeitig eine quantitative Übereinstimmung mit exakten Diagonalisierung-Benchmarks für Lithiumhydrid demonstriert.

T. A. Scott, S. K. Gregg, D. G. Green2026-06-02🔬 physics.atom-ph

Optical excitations in nanographenes from the Bethe-Salpeter equation and time-dependent density functional theory: absorption spectra and spatial descriptors

Diese Arbeit präsentiert eine validierte Implementierung des GW-BSE-Formalismus im CP2K-Code zur präzisen Vorhersage der optischen Spektren und Anregungsgrößen von Nanographenen, was dessen Überlegenheit gegenüber der zeitabhängigen Dichtefunktionaltheorie bei der Beschreibung elektronischer Anregungen in Nanostrukturen demonstriert.

Maximilian Graml, Jan Wilhelm2026-06-01🔬 physics

Global Plane Waves From Local Gaussians: Periodic Charge Densities in a Blink

Das Papier stellt ELECTRAFI vor, ein schnelles und differenzierbares Modell, das periodische Ladungsdichten in kristallinen Materialien vorhersagt, indem es geschlossene Fourier-Transformationen von anisotropen Gauß-Funktionen nutzt, um eine erstklassige Genauigkeit bei einer bis zu 633-mal schnelleren Inferenz zu erreichen und dadurch die gesamten Berechnungskosten von DFT-Berechnungen signifikant zu reduzieren.

Jonas Elsborg, Felix Ærtebjerg, Luca Thiede, Alán Aspuru-Guzik, Tejs Vegge, Arghya Bhowmik2026-06-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

Learning Permutation-invariant Macroscopic Dynamics

Dieses Paper schlägt ein permutationsinvariantes Autoencoder-Framework vor, das durch die Rekonstruktion von Massenverteilungen anstatt von fest geordneten Proben niedrigdimensionale latente Repräsentationen und makroskopische Dynamiken für ungeordnete mikroskopische Systeme erlernt und dabei eine robuste Leistung über Teilchensysteme, Fluide und Polymer-Videodaten hinweg demonstriert.

Zhichao Han, Mengyi Chen, Qianxiao Li2026-06-01🔬 physics

Color-gradient lattice Boltzmann modeling of wetting boundary condition on curved solid boundaries

Dieses Paper führt eine Benetzungsrandbedingung für gekrümmte Festkörperoberflächen in der Color-Gradient-Lattice-Boltzmann-Methode ein, indem die Ordnungsparameter auf Ghost-Nodes aktualisiert werden, ein Schema, das auf GPU-Hardware validiert wurde, um große Dichte- und Viskositätskontraste effektiv zu handhaben und sowohl statische als auch dynamische Kontaktlinienverhaltensweisen präzise zu reproduzieren, während gleichzeitig Scheinströme minimiert werden.

Malyadeep Bhattacharya, Snigdhadyut Dash, Maneesh Sutar, Ravinder Jajoria, Nimalan Mahadevan, Amol Subhedar2026-06-01🔬 physics