917 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.
Este trabajo desarrolla y evalúa cuatro potenciales interatómicos aprendidos mediante aprendizaje automático (ACE, MACE, GAP y tabGAP) para simular con precisión de DFT la estructura y los defectos por radiación en el superconductor YBCO, facilitando el estudio de su comportamiento en reactores de fusión.
Este trabajo propone un marco de aprendizaje basado en Redes Kolmogorov-Arnold (KAN) y el método de nivel de conjunto (*level-set*) para resolver problemas de frontera móvil, demostrando que es una alternativa compacta y eficiente para aproximar campos de temperatura y la dinámica de interfaces mediante la integración de leyes físicas.
Este estudio utiliza simulaciones atomísticas y aprendizaje automático para identificar los factores que controlan la resistencia al deslizamiento local en aleaciones de múltiples elementos refractarios, desarrollando un modelo capaz de predecir el esfuerzo de fluencia macroscópico para orientar el diseño de nuevos materiales.
DISCOVER es un nuevo marco de regresión simbólica de código abierto, acelerado por GPU y diseñado con principios físicos, que permite descubrir descriptores matemáticos interpretables y escalables para aplicaciones en ciencia de materiales, química y física computacional.
Este estudio compara los modelos de Borgnakke-Larsen y Pullin para la simulación del intercambio de energía rotacional en gases diatómicos mediante el método DSMC, concluyendo que el modelo de Pullin ofrece una base teórica más rigurosa y precisa para flujos hipersónicos rarefactados.
Este estudio demuestra que el uso de técnicas de *compressed sensing* mediante celdas superpuestas permite reducir la memoria en simulaciones de Monte Carlo hasta en un 96.25% en modelos 3D, manteniendo una alta precisión en la reconstrucción de los resultados.
Este artículo propone un esquema de refinamiento de malla adaptativo (AMR) basado en octrees que garantiza la conservación de campos físicos durante el proceso de coalescencia (coarsening) mediante una proyección , mejorando la precisión en simulaciones de largo plazo de modelos de fase como Cahn–Hilliard.
Este artículo propone un nuevo método de espacio-tiempo monolítico basado en un marco multinivel de tensor-train (TT) para resolver ecuaciones diferenciales parciales no lineales, el cual supera las limitaciones de convergencia de los métodos tradicionales mediante una estrategia de refinamiento de resolución que garantiza mayor robustez y eficiencia computacional en diversos escenarios dinámicos.
Este artículo establece un nuevo marco dentro de la Teoría del Funcional de la Matriz de Densidad Reducida de Un Solo Cuerpo que permite la determinación universal de la Información de Fisher Cuántica para estados fundamentales fermiónicos y bosónicos directamente a partir de la matriz de densidad reducida de un solo cuerpo, evitando así la complejidad computacional de las funciones de onda exponencialmente grandes.
Este artículo propone un modelo de campo de fase de campo de orientación no local que incorpora la anisotropía de los bordes de grano dependiente de la desorientación y la inclinación utilizando un único campo de orientación, permitiendo así un ajuste preciso de la energía del borde de grano al tiempo que simplifica el procedimiento de ajuste y reproduce con precisión comportamientos microestructurales clave como el crecimiento de grano lineal y el equilibrio de la unión triple.