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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.

Sur Gist.Science, nous parcourons systématiquement les nouveaux prépublications de arXiv dans cette catégorie pour vous offrir une double perspective. Chaque article reçoit un résumé technique précis pour les experts, accompagné d'une explication claire et accessible pour tous les curieux. Cette approche double garantit que vous comprenez à la fois la méthode scientifique rigoureuse et ses implications concrètes, sans barrière de langage.

Découvrez ci-dessous les dernières contributions de la communauté scientifique, soigneusement sélectionnées et résumées pour éclairer les avancées récentes en physique computationnelle.

Building a Regional Data-Centric Materials Science Ecosystem for Processing-Rich Materials Innovation in the Great Plains

Cet article propose un écosystème régional centré sur les données pour les Grandes Plaines afin de surmonter les obstacles à l'innovation dans les matériaux en intégrant des actifs expérimentaux distribués avec des métadonnées FAIR, une modélisation consciente des incertitudes et des effectifs formés de manière transversale, en utilisant un pilote en germanium de haute pureté pour démontrer comment des pratiques de données fiables et une infrastructure interopérable peuvent stimuler la découverte de matériaux riches en traitement.

D. -M. Mei, K. Acharya, C. M. Adhikari, M. Adhikari, S. Aryal, B. V. Benson, K. Bhatta, S. Bhattarai, N. Budhathoki, A. M. Castillo, D. Chakraborty, S. Chhetri, S. Choudhury, T. A. Chowdhury, R. D. Cr (…)2026-05-20🔬 physics.app-ph

Diversity-Aware Batch-Mode Active Learning for Efficient Sampling in Data-Driven Constitutive Modeling

Ce papier propose une stratégie d'apprentissage actif en mode par lots sensible à la diversité, qui utilise un comité de classificateurs à vecteurs de support et une métrique de similarité cosinus pour générer efficacement des ensembles de données non redondants et informatifs pour la modélisation constitutive, permettant ainsi d'atteindre une précision prédictive comparable aux méthodes séquentielles tout en réduisant considérablement le nombre de cycles de réentraînement des modèles d'apprentissage automatique requis.

Ronak Shoghi, Lukas Morand, Dirk Helm, Alexander Hartmaier2026-05-20🔬 physics

HARD: A Performance Portable Radiation Hydrodynamics Code based on FleCSI Framework

HARD est un code de radiation hydrodynamique open-source et portable en performance, construit sur le cadre FleCSI et Kokkos, qui permet des simulations efficaces sur des architectures matérielles diverses tout en garantissant la fiabilité scientifique grâce à des tests de régression automatisés et à un développement piloté par la communauté.

Julien Loiseau, Hyun Lim, Andrés Yagüe López, Mammadbaghir Baghirzade, Shihab Shahriar Khan, Yoonsoo Kim, Sudarshan Neopane, Alexander Strack, Farhana Taiyebah, Benjamin K. Bergen2026-05-19🔭 astro-ph

Orthogonal Attosecond Control of Solid-State Harmonics by Optical Waveforms and Quantum Geometry Engineering

Cette étude démontre que la combinaison de champs laser bicolores tout-optiques avec l'ingénierie de contrainte mécanique permet un contrôle précis et orthogonal de la génération d'harmoniques dans le WS2 monocouche, où les modifications induites par la contrainte de la dispersion de bande et de la courbure de Berry améliorent considérablement l'émission harmonique perpendiculaire et fournissent une signature robuste pour sonder les effets géométriques quantiques.

Zhenjiang Zhao, Zhihua Zheng, Zhiyi Xu, Xing Ran, Xiaolong Yao, Fangping Ouyang2026-05-19🔬 cond-mat.mtrl-sci

A Conservative Discontinuous Galerkin Algorithm for Particle Kinetics on Smooth Manifolds

Cet article présente un algorithme de Galerkin discontinu novateur et conservatif pour la simulation de la cinétique des particules sur des variétés lisses, qui utilise des formulations hamiltoniennes pour conserver exactement la densité et l'énergie, intègre un opérateur de collision BGK avec un schéma itératif pour préserver les invariants collisionnels, et démontre son efficacité à travers divers cas tests incluant des géométries en rotation et des problèmes de choc.

Grant Johnson, Ammar Hakim, James Juno2026-05-19⚛️ gr-qc

Convolutional causal learning for aerodynamic flows

Ce papier propose un cadre piloté par les données combinant l'apprentissage automatique basé sur la théorie de l'information, les réseaux de neurones convolutifs et les autoencodeurs pour extraire des structures tourbillonnaires interprétables et variant dans le temps, ainsi que leurs relations causales avec les coefficients aérodynamiques, à partir de données instantanées couvrant divers scénarios d'écoulement instationnaire.

Ryo Koshikawa, Ryo Araki, Qiong Liu, Kai Fukami2026-05-19🔬 physics

A Data-Driven Parametric Reduced-Order Chemical Kinetics Model Derived from Atomistic Simulations

Cet article présente un cadre d'autoencodeur paramétrique dépendant de la température qui intègre des contraintes de non-négativité et une optimisation simultanée de la cinétique et de l'énergétique pour générer des modèles de cinétique chimique d'ordre réduit, physiquement interprétables et de haute précision, destinés aux matériaux énergétiques dans une large gamme de conditions thermodynamiques.

Michael N. Sakano, Alejandro Strachan2026-05-19🔬 physics

Cosmogenic activation in detector materials at shallow depths

Cet article présente la première étude détaillée de l'activation cosmogénique dans les matériaux de détecteurs à faible profondeur (<100 m.e.e.), calculant les taux de production spécifiques d'isotopes et les facteurs de suppression pour répondre aux défis uniques de fond multi-processus rencontrés par les expériences sensibles de matière noire et de neutrinos.

Sagar S. Poudel, Lekhraj Pandey, Robert Calkins, Manish K. Jha, Ben Loer, John L. Orrell, Alan Robinson, Joel Sander, Richard W. Schnee2026-05-19🔬 physics

Non-linear diffusion and inhomogeneity of the magnetic field in single-turn coils: Insights from 3D multiphysics modeling

Ce papier utilise une modélisation par éléments finis multiphysique entièrement 3D pour démontrer que les champs magnétiques hautement inhomogènes générés dans les bobines à tour unique destructives sont causés par la diffusion non linéaire du courant électrique, de la température et des champs magnétiques, entraînée par l'effet de peau, le chauffage rapide et la déformation de la bobine.

Hideaki Kobayashi, Yugaku Goyo, Yuto Ishii, Yasuhiro H. Matsuda, Kunio Takekoshi, Akihiko Ikeda2026-05-19🔬 physics.app-ph

High-Order ADER-DG Hydrodynamics with ExaHyPE: Implementation, Validation, and Astrophysical Benchmarking

Ce papier présente la mise en œuvre, la validation et l'évaluation astrophysique d'un solveur ADER-DG d'ordre élevé pour les équations d'Euler compressibles au sein du cadre ExaHyPE, démontrant sa capacité à résoudre avec précision des caractéristiques d'écoulement complexes telles que les chocs et les interfaces grâce à une combinaison de raffinement adaptatif de maillage et de limitation sous-maille a posteriori.

Andrés Mauricio Suárez Mantilla, Leonardo Castañeda Colorado2026-05-19🔬 physics