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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 introduit un paradigme d'« incertitude informée par la physique » qui exploite les violations des lois physiques comme un substitut efficace sur le plan computationnel pour l'incertitude prédictive, améliorant considérablement le taux de réussite et réduisant le coût de calcul de la conception inverse pilotée par l'IA pour les surfaces sélectives en fréquence complexes par rapport aux méthodes traditionnelles.
Cette étude combine des potentiels d'apprentissage automatique, la théorie de la fonctionnelle de la densité et la validation expérimentale pour révéler que, si les lacunes d'azote ordonnées dans les précipités de VN atténuent les dommages par irradiation dans les aciers ARAFM, les ajouts de solutés comme le chrome perturbent cet ordre et accélèrent la dissolution des précipités sous des conditions pertinentes pour la fusion.
Cet article identifie un régime dynamique, robustement optimal et auparavant négligé dans le calcul de réservoir de la matière active — situé juste en dessous d'un seuil d'amortissement critique — qui exploite une relaxation intrinsèque à plusieurs étapes pour atteindre un traitement de l'information de haute performance à travers divers paramètres physiques et tâches.
Cet article présente DPA3, un réseau de neurones sur graphes multicouche et évolutif basé sur des séries de graphes de lignes qui respecte les lois d'échelle et démontre une capacité de généralisation zero-shot supérieure à travers divers systèmes atomistiques, l'établissant comme un modèle de fondation hautement précis pour les applications atomistiques à grande échelle.
Cet article introduit un nouveau cadre de calcul au moment de l'inférence pour les modèles de fondation de PDE qui exploite le passage à l'échelle de l'inférence piloté par la récompense pour améliorer la précision des prédictions et la robustesse hors distribution, particulièrement pour les équations d'Euler compressibles, en utilisant des ressources de calcul lors de l'inférence plutôt que de s'appuyer uniquement sur un pré-entraînement extensif.
Cet article présente un nouveau cadre qui reformule les réseaux de neurones informés par la physique en tant que solveurs différentiables pour apprendre efficacement des variétés de solutions continues pour l'écoulement de Darcy en régime permanent dans des systèmes hétérogènes, permettant des solutions précises et conservatrices de la masse ainsi qu'une quantification de l'incertitude grâce à une seule passe d'entraînement qui intègre directement des représentations de conductivité pilotées par les données dans la fonction de perte informée par la physique.
Cet article présente un cadre de modélisation électrostatique ultra-rapide pour les nanoparticules plasmoniques de géométrie arbitraire qui permet des calculs rapides de la réponse spectrale en projetant l'opérateur de Neumann-Poincaré sur une base dipolaire compacte afin d'éviter les problèmes de valeurs propres de grande dimension, tout en incorporant les effets de retardation via l'approximation modifiée de la longueur d'onde longue.
Cet article présente un nouveau modèle VOF eulérien à grille unique au sein du cadre open-source Basilisk qui résout pleinement la dynamique couplée solide-gaz et la déformation anisotrope des particules lors de la pyrolyse de la biomasse, démontrant un excellent accord avec les données expérimentales tout en fournissant un outil robuste pour le développement de processus de pyrolyse durables.
Cette étude combine la théorie de la fonctionnelle de la densité et des simulations de dynamique moléculaire réactive pour démontrer que le co-dopage B-N, particulièrement dans les configurations ortho, optimise la thermodynamique de l'adsorption de l'hydrogène et améliore la stabilité thermique pour la réaction de dégagement d'hydrogène dans la - et la 6,6,12-graphyne, alors que d'autres motifs de dopage ou les réseaux vierges souffrent d'une faible activité ou d'une dégradation structurelle.
Cet article propose et valide une approche de « recuit par interaction » qui supprime les fluctuations de charge pour révéler la structure effective quantifiée de la valence et des orbitales des matériaux corrélés, expliquant avec succès des phénomènes complexes tels que l'ordre ferro-orbital dans le WTe et l'isolation de Mott dans le LaCuO.