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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.

Multiphase modeling of anisotropic biomass particle pyrolysis accounting for particle deformation and coupled gas-phase dynamics

Este artículo presenta un novedoso modelo de una sola malla, de tipo Euleriano-VOF, dentro del marco de código abierto Basilisk que resuelve plenamente la dinámica acoplada sólido-gas y la deformación anisotrópica de partículas durante la pirólisis de biomasa, demostrando una excelente concordancia con los datos experimentales al tiempo que proporciona una herramienta robusta para el desarrollo de procesos de pirólisis sostenibles.

Riccardo Caraccio, Edoardo Cipriano, Alessio Frassoldati, Tiziano Faravelli2026-01-23🔬 physics

Controlling HER activity and stability of γγ- and 6,6,12-Graphyne through engineered B-N doping: DFT and Reactive MD simulations

Este estudio combina la Teoría del Funcional de la Densidad y simulaciones de Dinámica Molecular Reactiva para demostrar que el codopaje de B-N, particularmente en configuraciones orto, optimiza la termodinámica de la adsorción de hidrógeno y mejora la estabilidad térmica para la reacción de evolución de hidrógeno en γ\gamma- y 6,6,12-grafino, mientras que otros patrones de dopaje o redes prístinas sufren de una actividad débil o degradación estructural.

Juan Gomez Quispe, Matheus Medina, Subhendu Mishra, Douglas S Galvao, Abhishek Singh, Pedro Alves da Silva Autreto2026-01-23🔬 physics.app-ph

`Interaction annealing' to determine effective quantized valence and orbital structure: an illustration with ferro-orbital order in WTe2_2

Este artículo propone y valida un enfoque de "recocido de interacción" que suprime las fluctuaciones de carga para revelar la estructura efectiva de valencia cuantizada y de orbitales de materiales correlacionados, explicando con éxito fenómenos complejos como el orden ferro-orbital en WTe2_2 y el aislamiento de Mott en La2_2CuO4_4.

Ruoshi Jiang, Fangyuan Gu, Wei Ku2026-01-22🔬 cond-mat.mtrl-sci

Multireference error mitigation for quantum computation of chemistry

Este artículo presenta la Mitigación de Errores de Estado Multireferencia (MREM), una técnica avanzada de mitigación de errores cuánticos que utiliza estados multireferencia compactos construidos mediante rotaciones de Givens para mejorar significativamente la precisión de los cálculos de química cuántica para sistemas moleculares fuertemente correlacionados, superando las limitaciones de la Mitigación de Errores de Estado de Referencia tradicional.

Hang Zou, Erika Magnusson, Hampus Brunander, Werner Dobrautz, Martin Rahm2026-01-22⚛️ quant-ph

Full-spectrum modeling of mobile gamma-ray spectrometry systems in scattering media

Este artículo presenta un marco de modelado de espectro completo generalizado y agnóstico a la plataforma para sistemas móviles de espectrometría de rayos gamma en medios dispersivos que logra una generación de plantillas en tiempo casi real con una aceleración computacional de 10710^7 y alta precisión, mejorando significamente las capacidades para la localización y cuantificación de fuentes a través de diversas aplicaciones ambientales y de respuesta ante emergencias.

David Breitenmoser, Alberto Stabilini, Malgorzata Magdalena Kasprzak, Sabine Mayer2026-01-22🔬 physics.app-ph

Training Deep Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Networks

Este artículo propone las Redes de Kolmogorov-Arnold con Compuerta Residual Adaptativa (RGA KANs), una arquitectura novedosa que combina un esquema de inicialización agnóstico a la base con una compuerta residual para superar los problemas de inestabilidad de entrenamiento y divergencia de las redes Kolmogorov-Arnold de información física profundas, logrando así una precisión y estabilidad superiores en diversos bancos de pruebas de ecuaciones diferenciales parciales.

Spyros Rigas, Fotios Anagnostopoulos, Michalis Papachristou, Georgios Alexandridis2026-01-22🤖 cs.LG

Differentiable quantum-trajectory simulation of Lindblad dynamics for QGP transport-coefficient inference

Este artículo presenta un método de simulación de trayectorias cuánticas diferenciable que utiliza estimadores de gradiente de función de puntuación para inferir eficientemente los coeficientes de transporte del plasma de quarks y gluones a partir de datos de supresión de quarkonio, mediante la habilitación de la optimización basada en gradientes sobre simulaciones de Monte Carlo de código abierto de la dinámica de Lindblad.

Lukas Heinrich, Tom Magorsch2026-01-22⚛️ nucl-ex

Variance Reduction in the Fokker-Planck Particle Method for Rarefied Gases using Quasi-Random Numbers

Este artículo propone una técnica de reducción de la varianza para el método de partículas de Fokker-Planck en simulaciones de gases rarificados mediante la integración de Quasi-Monte Carlo Aleatorio de Arreglos (Array-RQMC) con números cuasi-aleatorios, demostrando tasas de convergencia mejoradas y errores de estimación reducidos en comparación con el muestreo pseudoaleatorio tradicional y otros métodos de reducción de la varianza.

Lukas Netterdon, Veronica Montanaro, Manuel Torrilhon, Hossein Gorji2026-01-22🔢 math

LiDRoSIS: An Automated MATLAB-Python Platform for Image Processing and Quantitative Analysis of Lipid Droplets and ROS in Irradiated Cells

LiDRoSIS es una plataforma automatizada de MATLAB-Python que integra el procesamiento de imágenes y el análisis estadístico para permitir la cuantificación reproducible y de alto rendimiento de gotas de lípidos y especies reactivas de oxígeno en células irradiadas tratadas con nanopartículas basadas en oro.

Marco Ferreira, Ana Belchior, Teresa Pinheiro, Gil Alves, Maria Lopes2026-01-22🔬 physics

Ionization potential of radium monofluoride

Este artículo reporta la medición experimental y la predicción teórica mediante el método de clusters acoplados relativistas del potencial de ionización del monofluoruro de radio (RaF) como 4.969 eV, junto con un cálculo mejorado de su energía de disociación, confirmando que el RaF es una molécula diatómica única donde la energía de disociación excede el potencial de ionización.

S. G. Wilkins, H. A. Perrett, S. M. Udrescu, A. A. Kyuberis, L. F. Pašteka, M. Au, I. Belošević, R. Berger, C. L. Binnersley, M. L. Bissell, A. Borschevsky, A. A. Breier, A. J. Brinson, K. Chrysalidis (…)2026-01-15⚛️ nucl-ex