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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 algorithme de Monte Carlo sans rejet et efficace pour le modèle d'Ising aléatoire en deux dimensions, qui combine les probabilités de transition de Glauber avec des compteurs probabilistes hiérarchiques pour accélérer considérablement la simulation des dynamiques, en particulier à basse température.
Cette étude démontre que l'intégration de la mémoire temporelle dans les machines d'apprentissage quantique extrême améliore considérablement la caractérisation des dynamiques non markoviennes, en exploitant les effets de mémoire environnementale comme une ressource constructive pour l'estimation des paramètres.
Cet article présente le développement de l'algorithme GLHS (Global-Local Hybrid Surrogate), une méthode hybride intégrant des modèles de substitution globaux et locaux avec un échantillonnage adaptatif pour estimer efficacement les probabilités de défaillance rares dans des systèmes complexes à haute dimension tout en minimisant les coûts de calcul.
Cette étude démontre que les graphes de visibilité construits à partir de séries temporelles de modèles de spins permettent de détecter avec sensibilité les transitions de phase continues et les effets de croisement vers des transitions du premier ordre, en utilisant le nombre d'arbres couvrants et l'analyse spectrale comme indicateurs applicables également à des systèmes complexes empiriques.
Cette étude propose un cadre d'analyse statistique utilisant les distances entre matrices de covariance pour réduire la dimensionnalité des données de dynamique moléculaire, permettant d'inférer efficacement des propriétés physiques globales et de distinguer les phases de la matière.
Ce papier présente une méthode de champ de phase Allen-Cahn couplée à la dynamique des fluides sur réseau (Lattice Boltzmann) qui intègre un flux répulsif local et adaptatif pour prévenir la coalescence artificielle dans les simulations d'écoulements multiphasiques, tout en préservant l'efficacité computationnelle et la précision des dynamiques de films minces.
Ce travail améliore la précision des estimations de chaleur de décroissance dans OpenMC en modifiant la chaîne d'appauvrissement simplifiée CASL par l'ajout de pseudo-nucléides et de « nucléides retardés » pour capturer le comportement de groupes entiers de nuclides tout en préservant l'efficacité computationnelle.
En combinant des simulations de dynamique moléculaire à grande échelle avec des méthodes d'apprentissage automatique, cette étude démontre que l'interface entre la glace d'eau et les enclumes de diamant abaisse considérablement la température de transition superionique et induit des transitions de phase spontanées, remettant ainsi en cause les interprétations des expériences haute pression.
Le papier présente ALPHANSO, un package Python open-source moderne qui remplace les outils hérités comme SOURCES-4C pour le calcul précis des termes sources de neutrons issus de réactions (,n), en intégrant des données nucléaires à jour et en offrant une transparence accrue pour des applications allant de la sûreté nucléaire à la détection de matière noire.
Cette étude établit une analogie entre les méta-atomes photoniques et les atomes à cœur mou pour décrire comment les effets dispersifs d'ordre supérieur induisent des décalages de fréquence isotopiques et isomériques, ainsi qu'une séparation de type Zeeman dans leur spectre de résonance.