1537 articles
La physique statistique explore comment le comportement collectif de milliards de particules microscopiques donne naissance aux propriétés que nous observons dans la matière, comme la température ou la pression. Ce domaine relie le monde quantique aux phénomènes quotidiens, en étudiant l'ordre, le chaos et les transitions de phase qui façonnent notre univers matériel.
Sur Gist.Science, nous surveillons quotidiennement le dépôt arXiv pour repérer les nouvelles recherches en physique statistique. Chaque prépublication est analysée pour offrir deux niveaux de compréhension : un résumé accessible au grand public et une synthèse technique détaillée pour les spécialistes. Cette double approche permet à chacun de saisir l'essence de découvertes complexes sans barrières linguistiques.
Découvrez ci-dessous les dernières contributions de la communauté scientifique dans ce domaine fascinant, présentées avec la clarté qu'elles méritent.
Cet article évalue la théorie de la fonctionnelle de la densité par groupe de renormalisation fonctionnelle (FRG-DFT) par rapport à la thermodynamique exacte du modèle de Bose-Hubbard à site unique, démontrant que l'incorporation d'une correction spécifique d'auto-interaction et l'utilisation d'une fermeture par entropie maximale permettent la dérivation précise de fonctionnelles de densité ab initio pour les systèmes quantiques à corps multiples.
Cet article développe un cadre thermodynamique global pour la coexistence liquide-gaz sous une faible gravité et une conduction thermique en construisant une fonction d'énergie libre variationnelle qui se décompose en un terme de configuration de gravité effective et une contribution résiduelle d'excès de chaleur latente, cette dernière étant essentielle pour retrouver les relations thermodynamiques fondamentales et remodeler le paysage de l'énergie libre.
L'article démontre que la plupart des modèles existants de type Bhatnagar-Gross-Krook indépendants de la vitesse pour les systèmes multispecies ne satisfont pas les relations de réciprocité d'Onsager, ce qui complique l'étalonnage de leurs propriétés de transport afin de les faire correspondre à des fluides spécifiques.
Cet article examine la dynamique de poursuite-évasion entre un poursuivant déterministe et autonome et un évadé stochastique et cognitif en deux dimensions, révélant que le temps de capture de l'évadé est fortement influencé par le choix d'une manœuvre rétrograde à haut risque ou d'une stratégie de culbute vers l'avant avec des ajustements continus selon la domination du poursuivant.
En analysant un vaste ensemble de données comprenant 131 063 profils topographiques d'îles répartis sur huit ordres de grandeur, cette étude estime l'exposant de Hurst à travers quatre lois statistiques distinctes pour révéler comment l'érosion côtière et la sédimentation influencent différemment le comportement d'échelle fractale de la géomorphologie insulaire terrestre.
Ce papier présente un cadre de bout en bout pour analyser systématiquement les événements rares mais significatifs dans les grands modèles de langage, offrant des outils pratiques pour leur génération, l'estimation de leur probabilité et l'analyse des erreurs afin de répondre aux défis découlant de l'échelle massive et de la nature probabiliste des modèles.
Ce papier présente les Générateurs de Boltzmann à Granularité Grossière (CG-BG), un cadre qui combine des modèles génératifs basés sur des flux avec des potentiels de force moyenne appris pour permettre un échantillonnage d'équilibre efficace et asymptotiquement correct de grands systèmes moléculaires dans des espaces de coordonnées réduits à granularité grossière.
Cet article propose une méthode pilotée par l'apprentissage automatique pour améliorer les opérateurs de réseau dans les systèmes critiques, en construisant avec succès des estimateurs présentant un recouvrement accru avec les champs conformes continus, ce qui réduit considérablement les corrections de taille finie et produit des dimensions d'échelle plus précises pour les modèles d'Ising et de Potts avec q=3.
Cet article examine le concept d'intégrabilité de Yang-Baxter pour les chaînes anyoniques contraintes, établit l'émergence des algèbres de Temperley-Lieb dans des cas spécifiques, et étend la classification des modèles intégrables à diverses catégories de fusion jusqu'au rang 7 en utilisant un formalisme d'opérateur de boost modifié.
Cet article étudie numériquement la plus longue sous-suite croissante (LIS) de marches aléatoires gaussiennes biaisées, révélant que si le cas symétrique présente un régime de croissance en , l'introduction d'une dérive positive provoque une transition de la longueur moyenne de la LIS vers une croissance linéaire qui s'aligne de plus en plus avec le nombre de records à mesure que la dérive augmente.