903 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.
Dieser Beitrag führt den effektiven Rang () als neuartige quantitative Maßzahl zur Charakterisierung der Ausdruckskraft von Quantenneuronalen Netzen ein und nutzt ein Reinforcement-Learning-Framework mit einem Self-Attention-Transformer-Agenten, um automatisch hoch expressive Quantenschaltungsarchitekturen zu entwerfen, die diese Metrik maximieren.
Dieser Artikel zeigt, dass die Lernbarkeit und Skalierbarkeit des Quanten-Reservoir-Computings durch die Anpassung des Anteils nicht-Clifford-Gatter kontinuierlich optimiert werden kann, wodurch eine direkte Verbindung zwischen Reservoirleistung, Verschränkungsstatistiken und Nicht-Stabilisator-Ressourcen hergestellt wird, um die Grenze zwischen klassisch simulierbarer und rechnerisch komplexer Quantendynamik zu navigieren.
Dieser Artikel stellt den Universal Neural Propagator (UNP) vor, ein selbstüberwachtes Fundamentmodell, das lernt, die zeitliche Entwicklung quantenmechanischer Vielteilchensysteme über diverse Anfangszustände und Antriebsprotokolle hinweg vorherzusagen, indem es Protokolle direkt auf Propagatoren abbildet und dadurch übertragbare Simulationen ermöglicht, die über die Grenzen der exakten Diagonalisierung hinausgehen.
Dieser Beitrag bewertet die Leistungsfähigkeit und Portabilität verschiedener Poisson-Löser, einschließlich FFT, PCG, FEM und der neuartigen Particle-in-Fourier (PIF)-Verfahren, innerhalb der IPPL-Bibliothek für elektrostatische PIC-Simulationen auf unterschiedlichen GPU-Architekturen und stellt fest, dass FFT zwar am schnellsten ist, das PIF-Verfahren jedoch als hochgenaue Alternative eine hervorragende Skalierbarkeit bietet.
Dieser Artikel stellt eine skalierbare, translationsinvariante Variationsmethode für ab-initio-Polaronen vor, die wellenfunktionen mit Impulsprojektion mit einer Faktorisierung von Kernen niedrigen Rangs kombiniert, um das Verhalten von Ladungsträgern in allen Kopplungsbereichen im thermodynamischen Limit präzise zu modellieren und dabei signifikante Verzerrungen in bestehenden diagrammatischen Monte-Carlo-Ergebnissen für stark gekoppelte Lochpolaronen in LiF aufdeckt.
Dieser Artikel stellt ein semi-lokales Framework vor, das polarisierbare atomare Multipole mit nicht-selbstkonsistenter linearer Response integriert, um maschinell lernende interatomare Potentiale in die Lage zu versetzen, langreichweitige Elektrostatik präzise zu modellieren und polarisationsempfindliche Observablen wie Bornsche effektive Ladungen und Infrarotspektren über diverse ionische und polare Systeme hinweg vorherzusagen.
Dieser Beitrag stellt einen datengesteuerten Rahmen vor, der die Koopman-Operator-Analyse und die dynamische Modenzerlegung nutzt, um Banddispersion, Spektralfunktionen und quanten-geometrische Eigenschaften direkt aus raumzeitlichen Daten zu rekonstruieren, und bietet einen einheitlichen Ansatz zur Analyse von Wellenausbreitung und topologischen Phasen in der kondensierten Materie und Photonik, der keine explizite Hamilton-Funktion erfordert.
Dieser Artikel berichtet über eine verbesserte Diatomic-In-Molecules (DIM)-Berechnung für angeregte Argon-Cluster, die zuvor ignorierte stark vermiedene Kreuzungen zwischen 3p4s- und 3p4p-Zuständen einbezieht, um die Lokalisierung der Anregung und den Effekt der Diabatisierung auf Cluster-Isomere besser zu verstehen.
Diese Studie untersucht die starke Korrelation zwischen klassischem und quantenmechanischem Chaos in bohnen- und erdnussförmigen Billards durch eine einheitliche Analyse der Phasenraumdynamik, spektraler Statistiken und dynamischer Maße und deckt dabei gemeinsame chaotische Verhaltensweisen sowie Eigenfunktionsnarben in diesen Systemen mit nichtuniformer Krümmung auf.
Diese Studie nutzt multidimensionale Simulationen, um aufzudecken, dass nanotexturierte Grenzflächen in Perowskit-Solarzellen den Wirkungsgrad der Leistungsumwandlung durch eine Umverteilung elektrischer Felder und eine Modulation der Ladungsträgerdynamik steigern, wobei spezifische Texturierungshöhen und Oberflächenrekombinationsraten in den Transportschichten die resultierende Leerlaufspannung und den Kurzschlussstromdichte bestimmen.