130 articles
Ce papier introduit un préconditionneur efficace, dérivé du tenseur métrique, pour accélérer l'optimisation par gradient des états de paire entanglés projetés infinis (iPEPS) et surmonter les défis de coût computationnel et de convergence lente rencontrés dans la simulation des systèmes quantiques fortement corrélés.
Le papier présente « El Agente Cuántico », un système d'intelligence artificielle multi-agents qui automatise les flux de travail de simulation quantique en traduisant les intentions scientifiques en langage naturel en exécutant et validant des calculs complets à travers divers cadres logiciels hétérogènes.
Cet article démontre que les limitations de l'approche par propagation du temps imaginaire sur les états de produit matriciel pour résoudre le problème 3-SAT découlent fondamentalement de la complexité computationnelle classique, qui se manifeste sous la forme de barrières d'intrication et de ressources de non-stabilisabilité.
Cet article présente une approche d'apprentissage machine sémidéfinie qui, en combinant des réseaux de neurones convexes et la programmation sémidéfinie, approxime la frontière de l'ensemble des matrices de densité réduites à deux électrons (2-RDM) pour obtenir des calculs variationnels directs plus précis à un coût computationnel équivalent aux méthodes de positivité à deux corps.
Cet article présente une méthode révolutionnaire de génération de conformations moléculaires en une seule étape, utilisant des modèles de dérive guidés par la force pour accélérer l'échantillonnage de Boltzmann d'un facteur million par rapport aux simulations de dynamique moléculaire tout en garantissant une validité structurelle et une précision distributionnelle parfaites.
Cet article présente JAWS, une méthode de régularisation probabiliste adaptative spatialement qui améliore la stabilité à long terme et la fidélité des chocs des opérateurs neuronaux en modulant dynamiquement la contrainte de contraction selon la complexité physique locale, permettant ainsi une optimisation de trajectoire efficace en mémoire.
Cette étude développe une approche combinée, analytique et numérique, pour modéliser les signatures aéroacoustiques et le transport de particules dans les jets supersoniques de projection thermique, démontrant ainsi le potentiel de l'acoustique comme méthode de surveillance non intrusive des conditions opératoires.
Cette étude propose l'utilisation d'un autoencodeur de Koopman en temps continu comme modèle substitut léger et stable pour la prévision à long terme de l'état océanique, surpassant les modèles autoregressifs par une croissance d'erreur bornée et une inférence nettement plus rapide tout en préservant les statistiques énergétiques globales.
Cette étude présente la première application du « nudging spectral » dans un cadre de prévision d'ensemble probabiliste, démontrant que le couplage du système physique IFS-ENS avec le modèle d'apprentissage automatique AIFS-ENS améliore significativement la compétence prédictive à grande échelle et les trajectoires des cyclones tropicaux sans dégrader l'intensité des tempêtes.
Cette étude démontre que le pré-entraînement d'un tokeniser via un objectif d'auto-encodage améliore significativement l'efficacité et la précision des modèles de fondation en physique, en particulier lorsque le pré-entraînement est réalisé sur le même système physique que la tâche finale.
Cette étude présente TRec, un cadre de tomographie par diffusion de muons intégrant des mesures de quantité de mouvement et des modèles physiques, qui permet de détecter avec une grande sensibilité des défauts de combustible dans des micro-réacteurs scellés, surpassant significativement les méthodes traditionnelles comme PoCA.
Cet article présente de nouvelles méthodes explicites Multistep Runge-Kutta d'ordre quatre qui réutilisent les données des étapes précédentes pour réduire le nombre d'évaluations de phases intermédiaires et accélérer les simulations de relativité numérique, tout en offrant un potentiel d'application généralisé à d'autres domaines utilisant l'intégration temporelle explicite.
Cet article présente un algorithme de calcul de configuration interaction basé sur la mécanique classique, nommé SBCI et inspiré du bifurcation simulé, qui permet d'accélérer les calculs de chimie quantique de haute précision tout en réduisant les coûts computationnels sans compromettre la fiabilité.
Cette étude démontre que l'utilisation de méthodes de déplacement de maillage basées sur l'apprentissage automatique (UM2N) au sein du modèle Thetis améliore considérablement l'efficacité et la robustesse des simulations de tsunamis non hydrostatiques pour l'évaluation des risques côtiers, tout en maintenant une haute précision par rapport aux données de référence.
Cet article démontre que l'élimination du couplage spin-orbite via la représentation génère inévitablement des couplages non adiabatiques significatifs, dont la négligence conduit à des erreurs majeures, et propose des conditions exactes ainsi que des outils pratiques pour garantir la fiabilité des traitements spectraux et dynamiques.
Cette étude démontre que les phases cristallines complexes du méthane à haute pression résultent de l'empilement de supermolécules quasi sphériques, où la légère non-sphéricité des molécules brise la symétrie cubique et crée un compromis entre un empilement efficace et une entropie réduite par une rotation entravée.
Cette étude présente des potentiels d'interaction à longue portée intégrant des charges atomiques dépendantes de l'environnement local, qui améliorent la précision des modèles d'apprentissage automatique en permettant de prédire avec succès la séparation LO-TO, les constantes diélectriques et les spectres phononiques pour des systèmes organiques et cristallins, y compris le NaCl et le PbTiO.
Cette étude révèle que le remplissage de la zéolite KFI par des chaînes de carbone permet non seulement de créer des chaînes cumuléniques ultra-longues conduisant à une supraconductivité à haute température (~62 K), mais aussi de provoquer un élargissement inattendu de la bande interdite sous haute pression, défiant les prédictions théoriques classiques.
Cet article présente une comparaison complète des méthodes d'intégration explicites pour les trajectoires de particules relativistes dans les simulations PIC, en démontrant qu'une classe importante de ces schémas peut être généralisée à un ordre d'exactitude arbitraire et en évaluant les variantes d'ordre quatre par rapport à leurs équivalents d'ordre deux.
L'étude prédit que le dopage par trous dans l'hafnium ferroélectrique réduit son champ coercitif de 8 à 6 MV/cm en favorisant un nouveau chemin de commutation via la phase Pbcm, transformant ainsi le matériau en un ferroélectrique propre plus efficace.