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La physique de calcul, ou Comp-Ph, explore comment les superordinateurs modélisent l'univers, des collisions d'atomes à la formation des galaxies. Ce domaine transforme des équations complexes en simulations visuelles, permettant aux chercheurs de tester des théories impossibles à vérifier en laboratoire. C'est une fenêtre unique sur la mécanique fondamentale de la réalité, où le code informatique devient un outil d'observation aussi puissant que les télescopes.
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Cet article utilise un cadre de systèmes dynamiques hybrides pour analyser le modèle de pendule inversé à ressort (SLIP), identifiant des régions de stabilité et démontrant comment exploiter les dynamiques instables pour des transitions de démarche à énergie constante tout en atteignant une stabilité quasi universelle grâce à de simples politiques de contrôle de l'angle d'attaque non constant.
Cet article identifie que les fonctionnelles SCAN et r2SCAN éprouvent des difficultés avec les liaisons covalentes non compactes en raison de descriptions biaisées de la localisation électronique et propose l'approche r2SCAN+V comme une solution pratique qui améliore significativement la précision pour des matériaux complexes tels que le graphène, le Fe, le Cr₂ et le VO₂.
Cet article propose et simule une architecture de qubits de spin évolutive dans des jonctions p-n de graphène pur, où des nanobulles induites par la déformation créent des doubles points quantiques accordables qui permettent la manipulation cohérente du spin via le couplage spin-orbite de Rashba et les champs de Zeeman, comme en témoignent des croisements évités distincts et des oscillations de Rabi dépendantes du désaccord.
Cet article introduit TransportBench, un ensemble de données haute fidélité complet et un benchmark standardisé conçus pour évaluer et diagnostiquer les modèles d'apprentissage automatique scientifique à travers divers régimes d'écoulement hors équilibre, révélant qu'aucune architecture neuronale unique ne surpasse universellement les autres et que des biais inductifs spécifiques sont requis pour différentes caractéristiques d'écoulement.
Cet article introduit PaNO, un opérateur neuronal aligné sur la propagation qui privilégie la fidélité de lecture des ports de sortie par rapport à l'exactitude du champ global afin d'empêcher les substituts de champs neuronaux de induire en erreur la conception de dispositifs photoniques, particulièrement dans les structures dominées par la propagation comme les coupleurs MMI.
Cet article propose un modèle à coefficient variable pour le cadre de turbulence - qui tient compte du temps de cascade fini et des effets du nombre de Reynolds, capturant ainsi avec précision la décroissance et la croissance de la turbulence isotrope à travers divers scénarios d'écoulement.
Cette étude emploie le modèle de squirmer et la dynamique des particules dissipatives pour étudier comment la forme, la fraction volumique, les interactions hydrodynamiques et les dipôles de rotlet des nageurs influencent les comportements collectifs — allant des phases de type gaz à l'essaimage et à la séparation de phases induite par la motilité — des bactéries dans des films minces confinés, révélant une formation structurelle asymétrique et l'effet atténuateur des dipôles de rotlet sur les différences entre les types de nageurs.
Cet article introduit une méthode itérative pour calculer analytiquement les moments arbitraires de la mesure spectrale pour l'advection-diffusion dans des champs de flux périodiques, permettant la dérivation de bornes rigoureuses d'ordre élevé sur le transport effectif qui capturent avec précision les comportements connus dans les écoulements stationnaires en 2D et s'étendent aux régimes 3D et périodiques dans le temps.
Cet article étudie l'utilisation de perceptrons multicouches pour accélérer les méthodes sans maillage d'ordre élevé, soit en substituant les noyaux, soit en résolvant les systèmes linéaires associés, constatant que si cette dernière approche permet des gains de vitesse significatifs avec une grande précision, elle se heurte à des défis fondamentaux car les approximations d'ordre supérieur imposent des exigences de plus en plus strictes sur la précision prédictive du réseau de neurones.