🔬 Category

physics.comp-ph

903 artículos

La física computacional utiliza la potencia de los ordenadores para resolver problemas complejos que las fórmulas tradicionales no pueden abordar por sí solas. Desde simular colisiones de galaxias hasta modelar el comportamiento de nuevos materiales, este campo actúa como un puente esencial entre la teoría abstracta y la realidad observable, permitiendo a los científicos realizar experimentos virtuales que serían imposibles o demasiado costosos en un laboratorio físico.

En Gist.Science, rastreamos meticulosamente todas las nuevas publicaciones de este ámbito que llegan desde arXiv, la principal plataforma de prepublicaciones científicas. Nuestro equipo procesa cada documento para ofrecer dos perspectivas: un resumen en lenguaje sencillo para cualquier lector curioso y una explicación técnica detallada para expertos que buscan profundidad. A continuación, encontrará las investigaciones más recientes en física computacional que hemos analizado.

Building a Regional Data-Centric Materials Science Ecosystem for Processing-Rich Materials Innovation in the Great Plains

Este artículo propone un ecosistema regional centrado en los datos para las Grandes Llanuras que supere las barreras en la innovación de materiales mediante la integración de activos experimentales distribuidos con metadatos FAIR, modelado consciente de la incertidumbre y fuerzas laborales con formación cruzada, utilizando un piloto de germanio de alta pureza para demostrar cómo las prácticas de datos confiables y la infraestructura interoperable pueden impulsar el descubrimiento de materiales ricos en procesamiento.

D. -M. Mei, K. Acharya, C. M. Adhikari, M. Adhikari, S. Aryal, B. V. Benson, K. Bhatta, S. Bhattarai, N. Budhathoki, A. M. Castillo, D. Chakraborty, S. Chhetri, S. Choudhury, T. A. Chowdhury, R. D. Cr (…)2026-05-20🔬 physics.app-ph

Diversity-Aware Batch-Mode Active Learning for Efficient Sampling in Data-Driven Constitutive Modeling

Este artículo propone una estrategia de aprendizaje activo en modo por lotes consciente de la diversidad que utiliza un comité de clasificadores de vectores de soporte y una métrica de similitud coseno para generar de manera eficiente conjuntos de datos no redundantes e informativos para el modelado constitutivo, logrando así una precisión predictiva comparable a los métodos secuenciales mientras reduce significativamente el número de ciclos de reentrenamiento de aprendizaje automático requeridos.

Ronak Shoghi, Lukas Morand, Dirk Helm, Alexander Hartmaier2026-05-20🔬 physics

HARD: A Performance Portable Radiation Hydrodynamics Code based on FleCSI Framework

HARD es un código de hidrodinámica radiativa de código abierto y portable en rendimiento, construido sobre el marco FleCSI y Kokkos, que permite simulaciones eficientes en diversas arquitecturas de hardware mientras garantiza la fiabilidad científica mediante pruebas de regresión automatizadas y desarrollo impulsado por la comunidad.

Julien Loiseau, Hyun Lim, Andrés Yagüe López, Mammadbaghir Baghirzade, Shihab Shahriar Khan, Yoonsoo Kim, Sudarshan Neopane, Alexander Strack, Farhana Taiyebah, Benjamin K. Bergen2026-05-19🔭 astro-ph

Orthogonal Attosecond Control of Solid-State Harmonics by Optical Waveforms and Quantum Geometry Engineering

Este estudio demuestra que combinar campos láser de dos colores totalmente ópticos con ingeniería de tensión mecánica permite un control preciso y ortogonal sobre la generación de armónicos altos en WS2 monocapa, donde las modificaciones inducidas por la tensión en la dispersión de bandas y la curvatura de Berry mejoran significativamente la emisión de armónicos perpendiculares y proporcionan una firma robusta para sondear efectos geométricos cuánticos.

Zhenjiang Zhao, Zhihua Zheng, Zhiyi Xu, Xing Ran, Xiaolong Yao, Fangping Ouyang2026-05-19🔬 cond-mat.mtrl-sci

A Conservative Discontinuous Galerkin Algorithm for Particle Kinetics on Smooth Manifolds

Este artículo presenta un algoritmo novedoso y conservador de Galerkin discontinuo para simular la cinética de partículas en variedades suaves que utiliza formulaciones hamiltonianas para conservar exactamente la densidad y la energía, incorpora un operador de colisión BGK con un esquema iterativo para preservar los invariantes de colisión, y demuestra su eficacia mediante diversos casos de prueba que incluyen geometrías rotatorias y problemas de choque.

Grant Johnson, Ammar Hakim, James Juno2026-05-19⚛️ gr-qc

Convolutional causal learning for aerodynamic flows

Este artículo propone un marco basado en datos que combina el aprendizaje automático de la teoría de la información, las redes neuronales convolucionales y los autoencoders para extraer estructuras vorticales interpretables y variables en el tiempo, así como sus relaciones causales con los coeficientes aerodinámicos, a partir de datos instantáneos de diversos escenarios de flujo no estacionario.

Ryo Koshikawa, Ryo Araki, Qiong Liu, Kai Fukami2026-05-19🔬 physics

A Data-Driven Parametric Reduced-Order Chemical Kinetics Model Derived from Atomistic Simulations

Este trabajo presenta un marco de autoencoder paramétrico dependiente de la temperatura que integra restricciones de no negatividad y una optimización simultánea de la cinética y la termodinámica para generar modelos de cinética química reducida de alta precisión e interpretables físicamente para materiales energéticos en un amplio rango de condiciones termodinámicas.

Michael N. Sakano, Alejandro Strachan2026-05-19🔬 physics

Cosmogenic activation in detector materials at shallow depths

Este trabajo presenta el primer estudio detallado de la activación cosmogénica en materiales de detectores a profundidades someras (<100 m.e.a.), calculando tasas de producción específicas de isótopos y factores de supresión para abordar los desafíos únicos de fondo de múltiples procesos que enfrentan los experimentos sensibles de materia oscura y neutrinos.

Sagar S. Poudel, Lekhraj Pandey, Robert Calkins, Manish K. Jha, Ben Loer, John L. Orrell, Alan Robinson, Joel Sander, Richard W. Schnee2026-05-19🔬 physics

Non-linear diffusion and inhomogeneity of the magnetic field in single-turn coils: Insights from 3D multiphysics modeling

Este artículo utiliza modelado por elementos finitos multiphísico totalmente tridimensional para demostrar que los campos magnéticos altamente inhomogéneos generados en bobinas destructivas de una sola vuelta son causados por la difusión no lineal de la corriente eléctrica, la temperatura y los campos magnéticos impulsada por el efecto piel, el calentamiento rápido y la deformación de la bobina.

Hideaki Kobayashi, Yugaku Goyo, Yuto Ishii, Yasuhiro H. Matsuda, Kunio Takekoshi, Akihiko Ikeda2026-05-19🔬 physics.app-ph

High-Order ADER-DG Hydrodynamics with ExaHyPE: Implementation, Validation, and Astrophysical Benchmarking

Este artículo presenta la implementación, validación y evaluación astrofísica de un solver ADER-DG de alto orden para las ecuaciones de Euler compresibles dentro del marco ExaHyPE, demostrando su capacidad para resolver con precisión características complejas del flujo, como ondas de choque e interfaces, mediante una combinación de refinamiento adaptativo de malla y limitación subcelular a posteriori.

Andrés Mauricio Suárez Mantilla, Leonardo Castañeda Colorado2026-05-19🔬 physics