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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 modèle de substitution par apprentissage automatique basé sur une architecture SchNet optimisée, capable de prédire avec précision et efficacité les interactions de dispersion à plusieurs corps dans les polymères fondus, permettant ainsi leur intégration pratique dans des simulations moléculaires à grande échelle.
Ce mémoire rédigé à la mémoire de Wolfgang Helfrich explore la beauté mathématique des formes des biomembranes en démontrant comment la théorie élastique des cristaux liquides et les principes de la matière molle unifient la description de morphologies variées, des globules rouges aux structures auto-assemblées, indépendamment de l'équation spécifique des membranes.
Cet article présente un cadre de régularisation convexe sparse basé sur une base de Müntz--Szász pour estimer des exposants d'échelle locaux à partir de profils de vitesse courts ancrés à la frontière, servant de diagnostic géométrique à échelle finie capable de révéler une structure directionnelle et une organisation anisotrope dans les régions de forte vorticité des écoulements turbulents.
Ce papier présente le « Closure Challenge », une initiative de benchmark open-source conçue pour combler le manque de métriques et de jeux de données standardisés dans le domaine de la modélisation de la turbulence par apprentissage automatique, en évaluant la capacité de généralisation des modèles sur des cas tests variés.
Les auteurs proposent une méthode numérique basée sur les tenseurs de processus pour calculer les statistiques complètes du transport de charge dans des systèmes quantiques unidimensionnels en interaction, permettant de caractériser des régimes de transport ballistiques, superdiffusifs et diffusifs tout en confirmant la rupture de l'universalité de Kardar-Parisi-Zhang aux points isotropes.
Cet article réexamine la méthode de Majorana pour transformer l'équation de Thomas-Fermi en une équation du premier ordre, en l'appliquant aux atomes neutres et faiblement ionisés afin de recalculer et de comparer des grandeurs physiques clés avec des résultats numériques antérieurs.
Cet article présente la résolution des équations de Stokes et de Navier-Stokes à l'aide de la bibliothèque deal.II, en exploitant ses infrastructures de multigrille, d'adaptation de maillage et sans matrice pour concevoir des solveurs itératifs efficaces sur des maillages adaptatifs en espace et en temps.
Cette étude démontre que l'émulation de précision INT8, orchestrée par l'outil SCILIB-Accel sur une architecture de mémoire unifiée, permet d'accélérer les calculs de structure électronique *ab initio* sans modifier le code source, tout en maintenant une précision contrôlable et en optimisant l'utilisation matérielle des GPU.
Cet article propose un solveur de Riemann neuronal à contraintes rigides (HCNRS) qui, en imposant la positivité, la consistance, la symétrie miroir, l'invariance galiléenne et l'invariance d'échelle, permet d'apprendre avec précision le flux exact des équations d'Euler et des eaux peu profondes tout en évitant les erreurs de conservation et les bris de symétrie observés dans les approches non contraintes.
Cette étude présente un code PIMD open-source optimisé pour les GPU capable de simuler efficacement des systèmes quantiques à grande échelle comportant jusqu'à 40 000 particules identiques, offrant ainsi une solution prometteuse pour surmonter le problème du signe des fermions et étendre les simulations ab initio à des dizaines de milliers de particules.