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ATLAS-NN: Adaptive Transfer Learnable Symplectic-aware Neural Network for Long-Time Hamiltonian Dynamics

El artículo presenta ATLAS-NN, un marco de red neuronal adaptativa que mejora el modelado de la dinámica hamiltoniana a largo plazo mediante la incorporación de un mecanismo de escalado temporal aprendible y una estrategia de transferencia de aprendizaje de dos etapas, logrando una reducción significativa de los errores de predicción en comparación con las redes neuronales hamiltonianas estándar y los integradores simplécticos tradicionales.

Energetics, shearing and pumping efficiency of propagating contractions over villi-patterned wall

Este estudio utiliza un modelo 2D del duodeno de rata para demostrar que la motilidad de ondas pendulares intestinales está optimizada primordialmente para el cizallamiento de la barrera de moco en lugar del bombeo de fluido masivo, como lo evidencia su baja eficiencia de bombeo y el hallazgo de que la disipación de energía viscosa está gobernada por la geometría intervellosa en lugar de la capa límite de mezcla dinámica.

Stabilizing the parquet problem

Este artículo analiza la estabilidad de las soluciones iterativas de la ecuación de parquet mediante la identificación de una nueva fuente de falla de convergencia no relacionada con divergencias de vértices y propone una estrategia de estabilización controlada que recupera con éxito soluciones físicas en regímenes de interacción fuerte.

Exploiting the Passive Dynamics of a Compliant Leg to Develop Gait Transitions

Este artículo utiliza un marco de sistemas dinámicos híbridos para analizar el modelo de Péndulo Invertido con Carga de Resorte (SLIP), identificando regiones de estabilidad y demostrando cómo explotar la dinámica inestable para transiciones de marcha de energía constante al tiempo que se logra una estabilidad casi universal mediante políticas de control de ángulo de ataque no constantes simples.

Electron Localization in Non-Compact Covalent Bonds Captured by the r2SCAN+V Approach

Este artículo identifica que los funcionales SCAN y r2SCAN presentan dificultades con enlaces covalentes no compactos debido a descripciones sesgadas de la localización electrónica y propone el enfoque r2SCAN+V como una solución práctica que mejora significativamente la precisión en materiales desafiantes como el grafeno, Fe, Cr₂ y VO₂.

Electrically tunable spin qubits in strain-engineered graphene p-n junctions

Este artículo propone y simula una arquitectura de espín-qubit escalable en uniones p-n de grafeno prístino, donde nanoburbujas inducidas por deformación crean puntos cuánticos dobles sintonizables que permiten la manipulación coherente del espín mediante el acoplamiento espín-órbita de Rashba y campos Zeeman, como lo evidencian cruces evitados distintos y oscilaciones de Rabi dependientes de la desintonización.

From Local Training to Large-Scale Mapping: A Comparative Assessment of Machine Learning and Deep Learning for Transferable Satellite-Derived Bathymetry

TransportBench: A Comprehensive Benchmark for Non-Equilibrium Flow Transport

Este artículo presenta TransportBench, un conjunto de datos de alta fidelidad y un banco de pruebas estandarizado y exhaustivo diseñado para evaluar y diagnosticar modelos de aprendizaje automático científico a través de diversos regímenes de flujo fuera del equilibrio, revelando que ninguna arquitectura neuronal única supera universalmente a las demás y que se requieren sesgos inductivos específicos para diferentes características de flujo.

Will Accurate Fields Mislead Photonic Design? FromGlobal Accuracy to Port Readout

Este artículo introduce PaNO, un operador neuronal alineado con la propagación que prioriza la fidelidad de lectura del puerto de salida sobre la precisión del campo global para evitar que los sustitutos de campos neuronales desvíen el diseño de dispositivos fotónicos, particularmente en estructuras dominadas por la propagación como los divisores MMI.

A variable-coefficient model for decay of isotropic turbulence capturing effects of finite cascade time and Reynolds number

Este artículo propone un modelo $C_{\epsilon2}$ de coeficiente variable para el marco de turbulencia $k$-$\epsilon$ que tiene en cuenta el tiempo de cascada finito y los efectos del número de Reynolds, capturando así con precisión la decadencia y el crecimiento de la turbulencia isotrópica a través de diversos escenarios de flujo.