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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 un nouveau réseau neuronal hybride quantique-classique à flux multiples qui améliore significativement la précision et l'efficacité de la résolution des équations de Navier-Stokes pour l'écoulement de Kovasznay, en réduisant l'erreur quadratique moyenne et le nombre de paramètres par rapport aux modèles classiques.
Cet article analyse une nouvelle fermeture de modèle de turbulence apprise par une méthode « a posteriori » intégrant les équations physiques, révélant que bien que le modèle reproduise fidèlement les moments statistiques d'ordre élevé, il échoue à préserver la symétrie d'invariance d'échelle près de la coupure, mettant ainsi en lumière une limitation fondamentale pour la modélisation des sous-mailles.
Cette étude présente FlexPINN, un réseau de neurones physique-informé flexible et amélioré, capable de modéliser avec une grande précision l'écoulement des fluides et le transfert de masse dans des micromélangeurs 3D complexes, surpassant les PINN standards pour prédire efficacement les coefficients de perte de charge et l'efficacité du mélange à travers diverses géométries de ailettes et configurations.
Cette étude propose une approche atomistique ab initio basée sur la théorie de la fonctionnelle de la densité pour prédire avec succès la morphologie d'équilibre des cristaux de GaP hétérogénément intégrés sur du silicium, en accord avec les observations expérimentales par microscopie électronique en transmission.
Cet article présente une méthode de compilation à la volée (JIT) pour les noyaux intégraux des orbitales gaussiennes, permettant d'accélérer significativement le calcul des matrices Coulomb et échange sur GPU, avec des gains de performance allant jusqu'à 4 fois par rapport aux solutions existantes.
Cet article propose un cadre unifié de la cinétique des gaz qui classe les molécules selon leurs histoires de collisions sur une échelle de temps d'observation, permettant de dériver de manière cohérente les équations de Boltzmann et de Navier-Stokes pour décrire les écoulements gazeux multiscales et offrir une nouvelle perspective sur le sixième problème de Hilbert.
Cet article propose un cadre général pour identifier les calculs effectués par divers systèmes dynamiques, naturels ou artificiels, en les reliant à des machines abstraites, tout en illustrant cette approche par des exemples et en abordant des questions connexes comme l'incalculabilité et la valeur de ces calculs.
Cet article présente un cadre de simulation massivement parallèle sur GPU couplé à des substituts d'apprentissage automatique pour modéliser avec précision et accélérer la conception des systèmes quantiques hybrides magnon-photon.
Ce papier présente l'algorithme novateur de « Domain Translation » déployé sur un cluster de 64 systèmes Cerebras CS-3, permettant d'atteindre des performances inédites de 112 PFLOP/s et une mise à l'échelle parfaite pour simuler des phénomènes physiques complexes comme un tsunami à l'échelle planétaire.
Cet article démontre que l'utilisation des trains de tenseurs quantifiés (QTT) permet de surmonter le fléau de la dimensionnalité dans la tarification des options multi-actifs via l'équation de Black-Scholes, rendant ainsi possible la résolution précise de problèmes à haute dimension (jusqu'à 10-15 sous-jacents) sur un ordinateur personnel, là où les méthodes classiques et Monte Carlo échouent ou sont limitées.