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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 présente une nouvelle méthode de résolution d'équations intégrales de volume pour les métasurfaces bianisotropes tridimensionnelles, qui combine les conditions de transition généralisées (GSTC) et une approximation de feuille mince pour traiter rigoureusement les interactions de champ normales tout en conservant la précision des formulations basées sur le flux.
Ce papier présente Pi-PINN, une approche d'apprentissage transférable pour les réseaux de neurones informés par la physique qui permet de résoudre rapidement et avec précision de nouvelles équations aux dérivées partielles sans données d'entraînement grâce à une adaptation de tête par pseudoinverse en forme fermée.
En éliminant les poches de Fermi résiduelles par une contrainte de traction ébiaxiale, cette étude démontre que le matériau altermagnétique KV₂Se₂O peut atteindre un taux de conversion charge-spin record de 96 %, ouvrant la voie à des dispositifs spintroniques à haute efficacité.
Cette étude propose un cadre d'IA agentique intégrant des modèles de langage et des modèles physiques légers pour évaluer rapidement le confort thermique et la consommation énergétique des bâtiments dans les quartiers urbains tropicaux, permettant ainsi d'optimiser les stratégies de conception urbaine résiliente au climat.
Cet article présente une méthode sans maillage h-adaptative pour simuler la convection naturelle d'un fluide non newtonien dans une cavité chauffée, démontrant que l'ajustement adaptatif de la densité des nœuds améliore l'efficacité computationnelle tout en capturant précisément les couches limites fines.
Cette étude propose un cadre de modélisation multiscale efficace et explicable pour les composites tissés, basé sur un réseau de neurones récurrents hiérarchique physiquement contraint (HPRNN) qui intègre les lois de comportement des constituants pour garantir une généralisation robuste et éviter les comportements non physiques sous chargements cycliques complexes.
Cette étude caractérise la phase supersolide de bosons à cœur mou en deux dimensions à température finie en combinant l'approche de Hartree-Fock auto-cohérente et des simulations de Monte Carlo quantique, révélant un large domaine supersolide séparant le superfluide uniforme du quasi-cristal normal ainsi qu'une phase hexatique intermédiaire potentielle.
Cette étude démontre que l'intrication et la cohérence quantiques améliorent la résilience des réservoirs de calcul quantique basés sur des réseaux de spins face au bruit statistique inhérent aux mesures limitées, suggérant ainsi que les contraintes pratiques d'implémentation pourraient paradoxalement favoriser les régimes bénéficiant de la « quantumness ».
Cette étude théorique démontre que le choix du fonctionnel de corrélation électron-positon, en particulier l'approximation de densité pondérée (WDA), est déterminant pour prédire avec précision les durées de vie des positons dans les pérovskites aux halogénures de plomb et réinterpréter les résultats expérimentaux concernant les lacunes cationiques et le polymorphisme.
En rétablissant l'algèbre exacte du groupe des dislocations hélicoïdales, cette étude révèle comment les contraintes de symétrie et l'effet piézoélectrique au cœur de la dislocation suppriment la recombinaison radiative dans le GaN, expliquant ainsi leur impact néfaste sur l'efficacité lumineuse des dispositifs optoélectroniques.