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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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Cette étude introduit une nouvelle carte dynamique, la carte -Gauss-Logistique, et démontre que la transition vers le chaos peut être graduelle (par cascades de doublement de période) ou soudaine selon la valeur du paramètre .
Cette étude présente une nouvelle technique de pénalisation volumique permettant de simuler efficacement les écoulements acoustiques dans des microcanaux complexes en décomposant le problème en deux sous-systèmes (premier et second ordre) résolus de manière itérative et scalable.
Cette étude utilise une approche combinant la dynamique moléculaire assistée par l'apprentissage automatique et la spectroscopie de premier principe pour démontrer que l'oxydation du graphène modifie la structure de l'eau interfaciale, offrant ainsi un marqueur spectroscopique précis pour caractériser son niveau d'oxydation.
Cette étude propose une approche d'apprentissage actif pour améliorer la prédiction de l'enthalpie de mélange dans les liquides binaires en identifiant les lacunes des données existantes et en générant de nouvelles simulations de dynamique moléculaire *ab initio*, particulièrement pour les éléments réfractaires.
Ce papier présente une nouvelle approche de dynamique quantique-classique informée par les données (DIQCD) qui utilise une équation de Lindblad optimisée pour prédire avec précision l'évolution de systèmes quantiques ouverts à partir de données éparses et bruitées.
Ce travail explore l'application des méthodes de réseaux de tenseurs, inspirées de la mécanique quantique, pour accélérer le traitement d'images et la simulation de l'optique classique grâce à leur grande capacité de compression de données.
Cette étude développe et évalue quatre potentiels interatomiques appris par apprentissage automatique (ACE, MACE, GAP et tabGAP) afin de simuler avec précision, à l'échelle atomique, l'influence de la stœchiométrie de l'oxygène et des dommages liés aux radiations sur les propriétés structurelles et les défauts du supraconducteur YBCO.
Ce travail propose un nouveau cadre numérique combinant les réseaux de Kolmogorov-Arnold (KAN) et la méthode des fonctions de niveau (Level-Set) pour résoudre efficacement les problèmes de frontières mobiles en approximant directement les champs de température et la dynamique de l'interface via des résidus physiques.
Cette étude utilise des simulations atomistiques et l'apprentissage automatique pour identifier les facteurs déterminants (tels que l'anisotropie élastique et la distorsion du réseau) influençant la résistance locale au glissement des dislocations dans les alliages multi-élémentaires réfractaires, permettant ainsi de prédire leur limite d'élasticité et de guider la conception de nouveaux matériaux.
Ce document présente DISCOVER, un nouveau cadre de régression symbolique open-source et accéléré par GPU, conçu pour découvrir des descripteurs physiques interprétables et scalables tout en permettant une intégration flexible dans les flux de travail de la science des matériaux et de la chimie computationnelle.