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La mecánica estadística es la rama de la física que conecta el comportamiento de átomos y moléculas individuales con las propiedades que observamos en nuestra vida diaria, como la temperatura o la presión. En esta sección de Gist.Science, exploramos cómo los científicos utilizan modelos matemáticos para entender fenómenos complejos, desde el magnetismo hasta los nuevos materiales, sin necesidad de descifrar ecuaciones intrincadas.
Cada documento en esta categoría proviene directamente de arXiv, el repositorio líder para preprints científicos. Nuestro equipo procesa cada nuevo envío en esta área, ofreciendo tanto un resumen técnico detallado para expertos como una explicación clara y accesible para cualquier persona interesada en la ciencia. A continuación, encontrará las investigaciones más recientes en mecánica estadística que han sido analizadas y simplificadas para su lectura.
Este artículo demuestra que en líquidos altamente polares, como el agua, la viscosidad puede predecirse directamente a partir de la función dieléctrica mediante una teoría de campo estocástico, revelando que las interacciones dipolares son el mecanismo disipativo dominante y explicando la necesidad empírica de dos tiempos de relajación en los espectros dieléctricos.
El artículo propone un nuevo método de suma basado en la teoría de aproximación autosimilar para extrapolar expansiones viriales a densidades finitas donde divergen, superando las deficiencias de los aproximantes de Padé al ofrecer un procedimiento regular, único y sin parámetros de ajuste que permite identificar polos físicamente motivados y alcanzar una precisión comparable a las mejores simulaciones de Monte Carlo.
Este estudio aplica métodos de estimación de producción de entropía, incluido un nuevo estimador basado en kNN, a un sistema macroscópico (*A. subaru*) y concluye que, aunque la producción de entropía proporciona una cota inferior válida para el consumo de energía, esta se encuentra aproximadamente 25 órdenes de magnitud por debajo de la saturación.
Este trabajo demuestra que la conductividad térmica diferencial negativa puede surgir en una cadena armónica lineal debido exclusivamente a la naturaleza de los baños térmicos y su acoplamiento, específicamente cuando un baño de partículas sobreamortiguadas induce un desacoplamiento asintótico a altas temperaturas que hace que la corriente de calor se anule al aumentar la diferencia de temperatura.
Este artículo presenta un modelo VAE con prior de máquina de Boltzmann entrenado mediante muestreo de recocido cuántico en tres modos operativos (diabático, estándar y condicionado), el cual demuestra una convergencia más rápida y una menor pérdida de reconstrucción que los VAEs con prior gaussiano al aprovechar un procesador cuántico de hasta 2000 qubits para generar muestras tanto incondicionales como condicionadas.
Este artículo demuestra que el modelo original de Vicsek carece de simetría y que, en consecuencia, la transición de fase reportada desaparece cuando se elige una fase global de manera adaptativa.
Este estudio demuestra que las transiciones de fase en los modelos de lenguaje aleatorios surgen de la naturaleza intrínseca del lenguaje y no de interacciones de largo alcance, al observar una transición en un modelo de gramática sensible al contexto con interacciones de corto alcance.
Este artículo presenta un ejemplo perturbativo explícito de un modelo de teoría cuántica de campos ultravioleta-completa en cuatro dimensiones que mantiene la ruptura espontánea de simetría a temperaturas arbitrariamente altas, desafiando la restauración térmica de la simetría mediante el análisis de correcciones a orden finito en teorías con acoplamiento portal negativo.
Este trabajo demuestra que es posible aprender y generar eficientemente estados mixtos en la fase trivial de materia, utilizando únicamente datos de medición para reconstruir circuitos de canales locales poco profundos que aproximan dichos estados, estableciendo así una base estructural para modelos generativos cuánticos y clásicos.
Este artículo estudia un modelo de grafos aleatorios inhomogéneos con variables de aptitud de media infinita, caracterizando la distribución asintótica de los grados, las correlaciones y la densidad de subgrafos, y demostrando que el grado converge a una ley de Poisson mixta bajo un escalado adecuado.