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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 un cadre d'apprentissage automatique pour la dynamique moléculaire à grains grossiers qui complète l'appariement traditionnel des forces par un appariement stochastique des produits vecteur-Hessien afin d'intégrer des informations de courbure d'ordre supérieur, améliorant ainsi considérablement la précision et la transférabilité des potentiels à grains grossiers pour les simulations biomoléculaires.
Cet article examine comment le choix de l'intégrateur temporel, l'ajout de dissipation numérique et la représentation du problème influencent l'efficacité et la stabilité des calculs en trains de tenseurs quantifiés (QTT) pour des problèmes dominés par l'advection, visant à atténuer l'accumulation d'erreurs et la croissance du rang dans les simulations à long terme.
Cet article démontre que le remplacement des approximations par différences finies par la différenciation automatique en mode direct pour les produits Jacobien-vecteur dans les solveurs Newton-Krylov sans Jacobien améliore considérablement à la fois les performances de calcul (d'un facteur de 2 à 3 ordres de grandeur) et la robustesse globale (portant les taux de réussite de 42 % à 95 %) sur une variété de problèmes non linéaires et d'architectures matérielles.
Cette étude utilise des simulations par éléments finis pour démontrer que, dans les fluides non newtoniens obéissant à une loi de puissance, le comportement de cisaillement-réduction améliore le transfert de chaleur tandis que des conditions aux limites thermiques uniformes favorisent une convection plus forte et une génération d'entropie plus élevée par rapport au chauffage non uniforme, offrant ainsi des informations clés pour optimiser la conception des systèmes thermiques.
Ce papier propose une stratégie de couplage macroscopique mésoscopique, déterministe stochastique, qui intègre des relations constitutives d'ordre supérieur et des termes sources de réactions chimiques échantillonnés à partir de la méthode DSMC dans une équation synthétique macroscopique afin d'accélérer les simulations, de réduire le bruit et de surmonter les goulots d'étranglement computationnels dans les écoulements réactifs chimiques proches du continuum.
L'article présente Elastica++, un framework open-source et haute performance qui utilise le modèle de tige de Cosserat et le parallélisme à mémoire partagée pour permettre des simulations multiphysiques à grande échelle de structures élancées en interaction dans des applications variées allant de la robotique douce à la matière active.
Cet article présente une méthode hybride quantique-classique pour résoudre l'équation d'advection-diffusion qui évolue efficacement avec la dimension du système et démontre des résultats fiables sur le matériel quantique IBM bruyant actuel, offrant une voie potentielle pour surmonter les limitations computationnelles et énergétiques dans la prévision numérique du temps.
Cette étude exploite l'apprentissage automatique et la dynamique moléculaire pour identifier des inhibiteurs potentiels ciblant les mécanismes de résistance bactérienne à Gram négatif, notamment les pompes d'efflux RND et les estérases de l'érythromycine, dans le but de surmonter les limites des médicaments antibactériens déjà approuvés par la FDA.
Ce papier présente APRIL, un cadre qui enrichit la perte supervisée par des termes auxiliaires physiquement redondants afin d'améliorer la convergence et la précision dans l'estimation des paramètres pour de grands ensembles de données multi-systèmes, démontrant un gain de performance pouvant atteindre un ordre de grandeur dans l'estimation des paramètres des ondes gravitationnelles par rapport aux approches standard.
Cet article présente un protocole de compression de rang faible préservant la structure pour les matrices de densité réduites à deux électrons, qui réduit l'échelle de mémoire du quartique au quadratique tout en maintenant une précision chimique, permettant ainsi l'application efficace des flux de travail de continuation des vecteurs propres à des simulations de dynamique moléculaire non adiabatique à grande échelle.