🔬 Category

physics.comp-ph

1235 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.

Reduced-Order Variational Deterministic-Particle-Based Scheme for Fokker-Planck Equations in Microscopic Polymer Dynamics

Este estudio presenta un esquema de partículas deterministas variacionales de orden reducido que integra la descomposición ortogonal propia (POD) para acelerar significativamente la simulación de ecuaciones de Fokker-Planck en dinámica de polímeros microscópicos, logrando una reducción drástica del tiempo computacional y de los grados de libertad con un error relativo mínimo en comparación con el modelo original.

L. Fang, X. Bao, Z. Song, S. Xu, H. Huang2026-03-16🔢 math-ph

Scaling Laws and Pathologies of Single-Layer PINNs: Network Width and PDE Nonlinearity

Este artículo establece leyes de escala empíricas que revelan que las redes neuronales informadas por física de una sola capa sufren de patologías de optimización dules, donde el error de solución no disminuye con el ancho de la red y se ve exacerbado por la no linealidad debido al sesgo espectral, demostrando que la optimización, y no la capacidad de aproximación, es el principal cuello de botella.

Faris Chaudhry2026-03-16🤖 cs.LG

Advancing Machine Learning Applications in Quantum Few-Body Systems

Este artículo presenta un marco general de redes neuronales que, al combinar un tamaño de paso adaptativo con el algoritmo de Langevin ajustado por Metropolis, logra calcular con alta precisión las funciones de onda del estado fundamental y las estructuras de correlación en sistemas cuánticos de pocos cuerpos diversos (incluyendo masas no idénticas y fuerzas de tres cuerpos) con menor error energético y mayor escalabilidad que los métodos anteriores.

Jin Ziqi, Paolo Recchia, Mario Gattobigio2026-03-16🔬 physics

Hydrogen-atom roaming reactions in water clusters: Unveiling an unusual dimension of water reactivity through first-principles calculations and machine learning

Este estudio descubre reacciones de "roaming" (vagabundeo) de átomos de hidrógeno en clusters de agua mediante cálculos de primeros principios y aprendizaje automático, revelando un nuevo mecanismo intrínseco de reactividad del agua gobernado por el momento dipolar y las interacciones electrostáticas.

Rui Liu, Baiqiang Liu, Zhen Gong, Zhaohua Cui, Yue Feng, Zhigang Wang2026-03-16🔬 physics

RF magnetron sputtering deposition of multilayers optical filters for ultra-broadband applications with a large number of thin layers

El artículo presenta avances recientes en la fabricación de filtros ópticos multicapa mediante dos enfoques complementarios de pulverización catódica magnetrón por RF (control de duración de deposición y monitoreo óptico in situ), los cuales, tras estudios cruzados de elipsometría y espectrofotometría de materiales como Nb2O5, TiO2 y SiO2, han mejorado la fiabilidad de fabricación para permitir el desarrollo de estructuras complejas con más de 100 capas.

Maxime Duris (CIMAP - UMR 6252, NIMPH), Bryan Horcholle (NIMPH, CIMAP - UMR 6252), Cédric Frilay (CIMAP - UMR 6252, NIMPH), C. Labbe (CIMAP - UMR 6252, NIMPH), Xavier Portier (CIMAP - UMR 6252, NIMP (…)2026-03-16🔬 cond-mat.mtrl-sci

Comprehensive full-f drift-kinetic and delta-f gyrokinetic simulations of a linear plasma device based on the gyro-moment approach

Este estudio presenta las primeras simulaciones turbulentas integrales de tipo full-f cinética de deriva y delta-f girocinética en un dispositivo de plasma lineal, demostrando que bajo las condiciones del LAPD los campos de pequeña escala no afectan a los de gran escala, mientras que la reducción de la colisionalidad y el aumento de las fuentes pueden amplificar estructuras turbulentas impulsadas principalmente por inestabilidades de Kelvin-Helmholtz.

Jacob Emil Mencke, Paolo Ricci2026-03-16🔬 physics

From Experiments to Expertise: Scientific Knowledge Consolidation for AI-Driven Computational Research

El artículo presenta QMatSuite, una plataforma de código abierto que transforma a los agentes de IA en investigadores expertos al consolidar el conocimiento científico mediante el registro, la recuperación y la reflexión sobre hallazgos previos, logrando así una reducción significativa en la sobrecarga de razonamiento y una precisión cercana a la literatura en simulaciones computacionales de materiales.

Haonan Huang2026-03-16🔬 cond-mat.mtrl-sci

Rigorous foundations of adaptive mode tracking in single-parametric Hermitian eigenvalue problems: existence theorems, error indicators, and application to SAFE dispersion analysis

Este trabajo establece un marco teórico riguroso para el seguimiento preciso de modos en problemas de autovalores hermitianos uniparamétricos, derivando teoremas de existencia y un indicador de error que permiten un algoritmo de muestreo adaptativo para el análisis de dispersión SAFE, garantizando robustez en regiones de desviación modal y cruces degenerados con mayor eficiencia que los métodos tradicionales.

Dong Xiao, Zahra Sharif-Khodaei, M. H. Aliabadi2026-03-16🔬 physics

Initial tensor construction and dependence of the tensor renormalization group on initial tensors

Los autores proponen un método para construir redes de tensores sin descomposiciones de valores singulares ni expansiones en serie, demostrando que, aunque los algoritmos de renormalización de tensores dependen significativamente de los tensores iniciales y sus simetrías, la técnica de renormalización de tensores de frontera elimina esta dependencia, mejorando la robustez de los resultados numéricos y validando el enfoque en modelos de Ising y teorías de gauge.

Katsumasa Nakayama, Manuel Schneider2026-03-13⚛️ hep-lat