133 Arbeiten
Die Autoren stellen den Spin-MInt-Algorithmus vor, den ersten bekannten symplektischen Propagator für die Spin-Mapping-Darstellung nichtadiabatischer Dynamik, der Spin-Variablen direkt propagiert, geometrische Strukturen erhält und rechnerisch effizienter als bestehende Methoden ist.
Die vorgestellte Arbeit führt einen hybriden Green-Kubo-Ansatz (hGK) ein, der die Berechnung der Viskosität aus kurzen MD-Simulationen durch die Kombination eines ballistischen Kurzzeitanteils mit analytisch modellierten Langzeitrelaxationsschwänzen ermöglicht und so die Konvergenzprobleme herkömmlicher Methoden für komplexe Systeme wie Polymere und Elektrolyte überwindet.
Diese Arbeit untersucht systematisch die Korrespondenz zwischen diskreten linearen Gittermodellen und ihren kontinuierlichen Gegenstücken mittels Fourier-Analyse, wobei der Fokus auf dem Vergleich der Dispersionsrelationen für verschiedene Gittertypen und Randbedingungen liegt.
Die Arbeit identifiziert eine fundamentale funktionale Lücke zwischen der Destabilisierung des trivialen Zustands und der Stabilisierung der Ising-kodierten Zustände als strukturelles Hindernis für die garantierte Minimierung des Ising-Hamiltonians in analogen Ising-Maschinen und schlägt ein hybrides dynamisches Framework vor, um diese Lücke durch eine Umgestaltung der Bifurkationstopologie zu überwinden.
Das Papier stellt PFP v8 vor, ein universelles maschinelles Lern-Potenzial, das durch Training auf r2SCAN-Daten die Genauigkeitsgrenzen herkömmlicher PBE-basierter Modelle überwindet und signifikant bessere Übereinstimmungen mit experimentellen Daten sowie präzisere Schmelzpunktvorhersagen ermöglicht.
Diese Arbeit demonstriert, dass differenzierbare Programmierung in der Plasmaphysik nicht nur bestehende Optimierungs- und Diagnoseverfahren beschleunigt, sondern auch völlig neue Möglichkeiten für die Entdeckung nichtlinearer Phänomene, die Ableitung verborgener Variablen in Fluidmodellen und das inverse Design komplexer Laserpulse eröffnet.
Diese Studie demonstriert die Zuverlässigkeit des erweiterten STACIE-Algorithmus zur präzisen Berechnung der Viskosität von 2,2,4-Trimethylhexan unter Hochdruckbedingungen mittels Gleichgewichts-Molekulardynamik, wobei durch verbesserte Zeitreihenanalyse und Unsicherheitsquantifizierung experimentelle Ergebnisse mit einem relativen Fehler unter 6 % bis zu 1 GPa erreicht werden.
Die Autoren stellen ein Fermi-Bose-Bootstrap-Einbettungsverfahren vor, das korrelierte Elektronen mit einer selbstkonsistenten kohärenten Phonon-Mittelfeldbehandlung kombiniert, um das Grundzustandsverhalten von Elektron-Phonon-Systemen in großen Gittern effizient zu modellieren, wobei die Methode besonders in lokalisierten Regimen wie der Mott-Isolator-Phase und dem starken Kopplungsbereich hohe Genauigkeit bei deutlich geringerer Rechenzeit erreicht, jedoch im schwach gekoppelten delokalisierten Bereich und am Peierls-Übergang aufgrund der Vernachlässigung quantenmechanischer Phononfluktuationen an Grenzen stößt.
Die Studie stellt einen neuen, schnellen und robusten Simulationsworkflow vor, der die STRIDE- und SLAYER-Codes kombiniert, um das Wachstum von magnetischen Inseln (Tearing Modes) in Tokamaks unter Berücksichtigung von Toroidalität, Zwei-Fluid-Effekten und thermischer Leitfähigkeit präzise vorherzusagen und so die Identifizierung stabiler Betriebsregime für zukünftige Fusionsreaktoren zu ermöglichen.
Diese Arbeit kombiniert die einstufige Stellarator-Optimierung mit stochastischen Methoden zur Spulenoptimierung, um robustere magnetische Konfigurationen zu erzeugen, die im Vergleich zu deterministischen Ansätzen eine verbesserte Flusssicherheit, Quasisymmetrie und Teilchenverluste aufweisen.
Die Autoren stellen ein selbstkonsistentes Simulationsmodell vor, das auf einer Streufeldformulierung basiert, um die Kopplung von geometrischen Wakefields und Raumladungsfeldern in Teilchenbeschleunigern effizient zu berechnen und deren signifikanten Einfluss auf die Strahlqualität nachzuweisen.
Die Arbeit stellt „Proof-Carrying Materials" (PCM) vor, ein dreistufiges Verfahren aus adversarieller Fälschung, Bootstrap-Verfeinerung und formaler Verifizierung, das die Zuverlässigkeit maschinengelernter Interatomarer Potentiale sicherstellt und deren Nachweisfähigkeit für die Entdeckung stabiler Materialien im Vergleich zu herkömmlichen Filtern um 25 % steigert.
Die Studie stellt ein theoretisch-computergestütztes Framework vor, das durch die Kombination von Datenbankanalysen und mikroskopischen Vorhersagen – validiert am Beispiel von Dibenzoterryl in Anthrazin – vielversprechende neue molekulare Einzelphotonenemitter identifiziert und damit die gezielte Suche nach maßgeschneiderten Quantenlicht-Materie-Schnittstellen ermöglicht.
Diese Studie nutzt fortschrittliche GAP-Potenziale in Kombination mit Molekulardynamik-Simulationen und SS-NEB-Rechnungen, um die atomaren Mechanismen und den Einfluss des Drucks auf die Keimbildung der hd-Phase aus BC8/R8-Strukturen in Silizium aufzuklären und damit experimentelle Nanoindentationsergebnisse zu erklären.
Die Arbeit präsentiert eine exakte frequenzdomänenbasierte Formulierung der Pendelgleichung, die zeigt, dass oszillatorische, separatrix- und rotatorische Regime alle auf einer einzigen universellen spektralen Kernstruktur beruhen, wobei Regimewechsel lediglich symmetriebasierte Umordnungen im Frequenzraum darstellen.
Diese Studie stellt einen Rahmen zur Unsicherheitsquantifizierung und Stabilitätsanalyse von neuronalen Operatoren für die Vorhersage dreidimensionaler Turbulenz vor und zeigt, dass das vorgeschlagene faktorisierungsimplizite FNO-Modell (F-IFNO) im Vergleich zu herkömmlichen LES- und anderen FNO-Ansätzen eine überlegene Langzeitstabilität und Genauigkeit bietet.
Die Autoren stellen ein quadraturbasiertes Modellreduktionsframework für die Lagrange-Hydrodynamik vor, das durch eine stark energieerhaltende Variante des Empirical-Quadrature-Verfahrens (EQP) eine Energieerhaltung bis in die Nähe der Maschinengenauigkeit bei gleichzeitiger Beibehaltung der Genauigkeit gewährleistet.
Diese Arbeit stellt B-ODIL vor, eine bayessche Erweiterung der Methode zur Optimierung eines diskreten Verlustes (ODIL), die physikalische PDE-Modelle als Prior mit Daten-Likelihoods kombiniert, um Lösungen für inverse Probleme mit quantifizierten Unsicherheiten zu liefern, wie beispielsweise bei der Schätzung von Tumorwachstum aus MRT-Daten.
Diese Arbeit stellt ein energieerhaltendes Kontakt-Dynamik-Framework für beliebige konvexe starre Teilchen vor, das durch die Integration von Vertex-Boundary-, Vertex-Oberflächen- und Kanten-Kanten-Erkennung in 2D und 3D eine stabile, überlappungsfreie Simulation von Packungsverhalten und anisotroper Diffusion ermöglicht.
Die Arbeit stellt die Messung-geschmückte Imaginärzeitentwicklung (MDITE) als neues Rahmenwerk vor, das durch den Wettbewerb zwischen kohärenzherstellender Dynamik und Dekohärenz neue Klassen von gemischtzustandsbedingten Phasenübergängen in nichtgleichgewichtigen Quantensystemen aufdeckt und dabei kritische Verhaltensweisen zeigt, die von bekannten Universalitätsklassen abweichen.