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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 propose une méthode de synthèse modale différentiable et stable qui combine les techniques de variables auxiliaires scalaires avec les équations différentielles ordinaires neuronales pour apprendre et modéliser efficacement la dynamique non linéaire, comme démontré par la simulation des vibrations transverses d'une corde.
Cet article propose une méthode de régularisation de Hadamard dans le formalisme de Schwinger-Keldysh pour surmonter les limitations numériques des systèmes quantiques ouverts couplés à des environnements non structurés, en permettant une simulation efficace à l'échelle lente du système tout en capturant les effets non markoviens et de renormalisation induits par l'environnement rapide.
Cet article propose une méthode d'apprentissage de distances basée sur des réseaux de neurones pour estimer directement les divergences statistiques entre des états quantiques à partir de mesures projectives, permettant ainsi d'identifier des régimes de corrélations, de reconstruire des diagrammes de phase et de déterminer des exposants critiques dans divers systèmes de matière condensée sans recourir à l'apprentissage de représentations.
Cet article présente la méthode TT-Metadynamics, qui utilise une représentation tensor train à faible rang et un algorithme de « sketching » pour compresser le potentiel de biais, permettant ainsi une exploration efficace et évolutive des paysages d'énergie libre dans des systèmes à haute dimensionnalité (jusqu'à 14 variables collectives) tout en évitant la croissance exponentielle des coûts de calcul et de mémoire.
En utilisant un nouvel algorithme DMRG lumière-matière, cette étude explore les corrélations quantiques et l'intrication dans des modèles généralisés de Dicke-Ising couplés à des cavités, révélant l'émergence de phases superradiantes et d'états nematicaux de spins qui permettent d'optimiser l'intrication pour l'ingénierie d'états quantiques.
Cet article présente une méthode eulérienne haute résolution pour simuler des écoulements multiphases granulaires polydisperses à haute vitesse, en couplant un gaz compressible à des équations de moments de masse résolues par une méthode de quadrature généralisée et des schémas de reconstruction avancés.
En s'appuyant sur l'apprentissage automatique appliqué à des simulations numériques directes, cette étude révèle que la prévisibilité des événements extrêmes en turbulence est hiérarchisée et régie par la persistance de structures cohérentes à grande échelle, permettant de définir des horizons de prévision spécifiques à chaque événement sans recourir aux équations gouvernantes.
Cette étude présente un modèle FIU sur des graphes pondérés où un flux d'information et une courbure spectrale auto-organisée induisent une transition de phase critique et une sensibilité dimensionnelle spontanée, révélant des analogies avec les signatures topologiques de la gravité.
Cet article présente une généralisation de l'optimisation topologique 3D pour concevoir des métasurfaces à blazage manufacturables, démontrant qu'une paramétrisation basée sur des piliers permet d'atteindre une efficacité de diffraction élevée (57 %) sur une large bande spectrale tout en respectant les contraintes de nanofabrication.
Cet article présente un cadre combinant l'approche MASH (mapping approach to surface hopping) et l'échantillonnage de trajectoires de transition pour simuler efficacement des réactions non adiabatiques rares, permettant ainsi d'analyser leurs mécanismes et leurs constantes de vitesse sans biaiser la dynamique sous-jacente.