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Generalized Yee methods: Scalable symplectic finite element Maxwell solvers

Ce papier introduit les Méthodes Généralisées de Yee (MGY), une classe évolutive de solveurs éléments finis de Maxwell préservant la structure qui étendent la méthode de Yee aux maillages non structurés et à une précision d'ordre supérieur en utilisant des éléments conformes à la suite de de Rham et des approximations de matrices de masse creuses, tout en maintenant rigoureusement la localité et la symplecticité pour la stabilité numérique à long terme et le couplage particule-sur-grille.

3D Anderson localization of light in disordered systems of dielectric particles

Grâce à des simulations d'ondes complètes à grande échelle, cette étude fournit des preuves numériques cohérentes de la localisation d'Anderson tridimensionnelle de la lumière dans des milieux diélectriques désordonnés, caractérisée par une transition de la diffusion vers une décroissance non exponentielle, un coefficient de diffusion dépendant du temps évoluant comme $t^{-1}$, et l'émergence de résonances spectralement isolées et de clusters d'intensité non propagatifs.

Accelerated free energy estimation in ab initio path integral Monte Carlo simulations

Ce papier présente une méthodologie qui accélère l'estimation de l'énergie libre dans les simulations de Monte Carlo par intégrale de chemin ab initio en employant un système de référence intermédiaire peu coûteux en calcul et une technique d'extrapolation en $\xi$, permettant ainsi avec succès des calculs précis pour des systèmes de 1000 électrons pertinents pour la modélisation planétaire et de fusion.

HINORA II: Testing the Existence of the Council of Giants in ΛCDM simulations

Cet article applique l'algorithme HINORA à des simulations cosmologiques et révèle que l'existence du Conseil des Géants — une structure en forme d'anneau de galaxies massives entourant le Groupe Local — constitue une anomalie rare (>2,7σ) dans le modèle standard ΛCDM, suggérant qu'il pourrait s'agir soit d'une coïncidence statistique, soit d'une preuve de processus physiques non capturés par les simulations ne tenant compte que de la matière noire.

Comparative Study of Bending Analysis using Physics-Informed Neural Networks and Numerical Dynamic Deflection in Perforated nanobeam

Uncovering Exotic Paired States in the 2D Spin-Imbalanced Fermi Gas with Neural Wave Functions

En utilisant des méthodes de Monte Carlo variationnel par réseaux de neurones, cette étude cartographie le diagramme de phase à température nulle d'un gaz de Fermi bidimensionnel déséquilibré en spin, révélant un paysage riche d'états exotiques incluant la phase de Fulde-Ferrell-Larkin-Ovchinnikov, des superfluides polarisés, une séparation de phase et une phase cristalline unique de paires de Cooper intégrée dans un fluide de Fermi.

Quantum Dynamics via Score Matching on Bohmian Trajectories

Cet article propose une méthode novatrice pour résoudre l'équation de Schrödinger dépendante du temps en modélisant les trajectoires bohméniennes comme un flot normalisant auto-cohérent, où un réseau de neurones apprend la fonction de score pour retrouver la dynamique quantique des fonctions d'onde sans nœuds.

Conditional Flow Matching for Probabilistic Downscaling of Maximum 3-day Snowfall in Alaska

L'article présente WxFlow, un modèle d'appariement de flux conditionnel qui génère rapidement des ensembles probabilistes à haute résolution et physiquement plausibles de chutes de neige maximales sur 3 jours en Alaska en cartographiant des données climatiques grossières et la topographie, surmontant ainsi les limitations computationnelles du désagrégation dynamique traditionnelle tout en améliorant considérablement la fidélité spectrale et la quantification de l'incertitude.

Adaptive Sensing beyond Non-Adaptive Information Limits: End-to-End Co-Design of Geometry, Policy, and Inference

Ce papier présente la « programmation dynamique conjointe », un cadre de co-conception qui optimise simultanément la géométrie matérielle continue et les politiques de mesure adaptatives pour surpasser nettement les approches traditionnelles non adaptatives ou optimisées séparément dans les tâches de détection, comme le démontrent des réductions substantielles de l'erreur dans des études de cas de capteurs radar, quantiques et photoniques.

Kohn-Sham Hamiltonian from Effective Field Theory: Quasiparticle Band Narrowing from Frozen Core Dynamics

Cet article résout la divergence de longue date entre les largeurs de bande de la DFT de Kohn-Sham et les mesures ARPES dans les métaux alcalins et alcalino-terreux en dérivant une théorie effective de champ qui introduit un facteur de renormalisation « noyau gelé » pour rendre compte des excitations dynamiques du cœur, tout en démontrant simultanément un nouveau paradigme de science agentielle fondée sur les premiers principes où des dérivations assistées par des LLM produisent des résultats déterministes validés expérimentalement.