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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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Cette étude examine le comportement hydrodynamique d'un modèle numérique de type frontière immergée – Boltzmann sur réseau pour les problèmes de mouillage, en le comparant à des méthodes de surface et de volume de fluides afin d'en évaluer la validité et les limites, notamment la formation d'un film mince sous la goutte.
Cet article propose une méthode d'optimisation approximative pour la simulation Hamiltonienne des fluides quantiques, qui réduit considérablement la profondeur des circuits et le nombre de portes à deux qubits tout en préservant la dynamique macroscopique du fluide, offrant ainsi une voie réalisable pour surmonter les limitations matérielles et les erreurs de décohérence sur les dispositifs quantiques réels.
Cette étude computationnelle révèle que l'adsorption des thiocyanates interstellaires HCSCN et HCSCCH sur la glace d'eau crée un paradoxe de survie où les sites profonds, bien que thermodynamiquement protégés contre la désorption, deviennent plus vulnérables à la photodissociation en raison d'une absorption UV renforcée.
Cette étude démontre, grâce à des calculs de Monte Carlo quantique, que l'énergie d'une impureté mobile dans un gaz de bosons sur réseau présente une invariance d'échelle au point critique de la transition Mott-superfluide, offrant ainsi une nouvelle méthode spectroscopique pour sonder les propriétés critiques des transitions de phase quantiques.
Cet article présente deux modèles de substitution basés sur l'apprentissage profond, à savoir un Transformer fondé sur la théorie de Koopman et un ConvLSTM-UNet, capables de prédire avec précision et à faible coût computationnel l'évolution temporelle des instabilités de Kelvin-Helmholtz en magnétohydrodynamique 2D tout en préservant les structures physiques essentielles.
Cet article clarifie les mécanismes théoriques régissant la stabilité du paramètre de moment dans la méthode SPRING pour l'optimisation variationnelle Monte Carlo et propose une nouvelle méthode adaptative, PRIME-SR, qui améliore la robustesse sans nécessiter de réglage manuel.
Cet article propose une formulation préservant la structure des dynamiques de contact pour contrôler de manière cohérente la dissipation d'énergie lors des impacts de particules non sphériques, en démontrant que la loi d'amortissement doit être intrinsèquement liée à la géométrie de contact et en établissant que le coefficient de restitution pertinent est celui du point de contact plutôt que celui de l'énergie totale.
Cet article présente un cadre d'apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones informés par la physique (PINN) qui, en combinant une formulation variationnelle et une expansion de Magnus, permet d'optimiser efficacement l'information de Fisher quantique dans des systèmes à plusieurs corps dépendants du temps en inférant directement les potentiels de jauge adiabatiques et les fonctions de programmation pour des stratégies de contrôle métrologiquement optimales.
Cet article propose des schémas ADI modifiés et des méthodes KFBI-ADI efficaces et inconditionnellement stables pour résoudre les équations de la chaleur tridimensionnelles avec des frontières et des interfaces irrégulières, y compris des problèmes de Stefan tels que la solidification dendritique.
SeQuant est une bibliothèque open-source de calcul tensoriel symbolique et numérique qui se distingue par un canoniseur de réseaux de tenseurs basé sur la théorie des graphes, capable de gérer efficacement les symétries et les dépendances paramétriques tout en intégrant des composants de compilation pour optimiser et évaluer directement les expressions tensorielles.