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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 méthode d'optimisation inverse accélérée pour la conception de dispositifs nanophotoniques 3D, basée sur une formulation par équations intégrales de volume et une méthode adjointe adaptée, qui offre une efficacité computationnelle supérieure de plusieurs ordres de grandeur par rapport aux méthodes aux différences finies traditionnelles.
En utilisant des calculs de premiers principes sur le CrSb, cette étude révèle que l'ingénierie de la dimensionnalité et de l'orientation des facettes permet de réaliser des matériaux biferroïques et triferroïques altermagnétiques ou ferromagnétiques avec des propriétés de commutation prometteuses pour les applications spintroniques.
Cet article présente des méthodes hybrides multi-niveaux combinant des approches de Monte Carlo et déterministes pour résoudre l'équation de transport de Boltzmann, démontrant une convergence faible et une efficacité accrue grâce à une réduction rapide de la variance par rapport à l'augmentation des coûts de calcul.
Cet article présente un numéro spécial sur la régression symbolique dans les sciences physiques, en définissant ses fondements, ses applications variées, ses défis méthodologiques et ses perspectives d'avenir pour la découverte de lois scientifiques interprétables.
Cet article présente un cadre basé sur les opérateurs pour réduire les systèmes de particules en interaction, permettant de modéliser efficacement la dynamique de regroupement et d'identifier les états métastables ainsi que les voies de transition dominantes à partir de données de simulation.
Cet article propose une généralisation de l'approche de reparamétrisation probabiliste permettant d'optimiser par inférence bayésienne des objectifs complexes à variables mixtes dans les sciences naturelles, rendant ainsi possible l'optimisation de paysages discontinus et discrétisés dans des contextes de laboratoire autonome.
Le papier présente CATAPULT, un intégrateur temporel accéléré par CUDA pour le confinement des particules alpha dans les stellarators, qui offre des performances supérieures aux implémentations CPU existantes tout en gérant les champs magnétiques d'équilibre et les ondes d'Alfvén.
Cette étude propose un modèle temporel d'hypergraphes où des dynamiques de nœuds markoviennes, alternant entre états d'activité faible et élevée, génèrent des interactions de groupe présentant des séquences d'événements bursty et des corrélations temporelles non triviales, reproduisant ainsi les distributions d'intervalles à longue queue et les décroissances lentes d'autocorrélation observées dans les données empiriques.
Ce papier présente la méthode paFEMU, une approche d'apprentissage par transfert qui combine l'identification de modèles constitutifs par sparsification, l'optimisation adjointe basée sur la méthode des éléments finis et des données multi-modales pour accélérer la découverte rapide de modèles physiques interprétables.
Ce papier souligne l'importance de compléter les outils de simulation et de conception en boîte noire par une compréhension fondamentale pour maîtriser la complexité des dimensions supplémentaires en nanophotonique.