physics.comp-ph articoli

La fisica computazionale unisce la potenza dei calcoli moderni alla teoria fisica per esplorare fenomeni complessi che i laboratori tradizionali faticano a replicare. In questa sezione, scoprirete come i ricercatori utilizzano simulazioni avanzate per modellare tutto, dalle stelle morenti ai materiali quantistici, trasformando equazioni astratte in scenari visibili e comprensibili.

Su Gist.Science, selezioniamo e analizziamo sistematicamente ogni nuovo preprint in questa categoria proveniente da arXiv. Il nostro obiettivo è rendere queste ricerche accessibili a tutti: offriamo sia un riassunto in linguaggio semplice per i curiosi, sia una versione tecnica dettagliata per gli esperti, garantendo che la conoscenza scientifica viaggia velocemente e chiaramente.

Di seguito trovate le ultime pubblicazioni in fisica computazionale, aggiornate regolarmente con le nostre sintesi esclusive.

Rigorous foundations of adaptive mode tracking in single-parametric Hermitian eigenvalue problems: existence theorems, error indicators, and application to SAFE dispersion analysis

Questo lavoro stabilisce un quadro teorico rigoroso per il tracciamento affidabile delle modalità nelle analisi di dispersione SAFE, fornendo teoremi di esistenza, indicatori di errore e un algoritmo di campionamento adattivo che risolve efficacemente le sfide poste dalle regioni di deviazione modale e dalle intersezioni protette dalla simmetria.

Dong Xiao, Zahra Sharif-Khodaei, M. H. Aliabadi2026-03-16🔬 physics

Initial tensor construction and dependence of the tensor renormalization group on initial tensors

Gli autori propongono un metodo per costruire reti tensoriali senza decomposizioni a valori singolari, dimostrando che l'uso della tecnica TRG al bordo elimina la dipendenza dai tensori iniziali e rende i risultati numerici significativamente più robusti.

Katsumasa Nakayama, Manuel Schneider2026-03-13⚛️ hep-lat

Parton Distribution Functions in the Schwinger model from Tensor Network States

Questo articolo propone l'uso di stati di rete tensoriale nella formulazione hamiltoniana per calcolare direttamente nello spazio di Minkowski le funzioni di distribuzione dei partoni nel modello di Schwinger massivo, superando le limitazioni dei calcoli reticolari euclidei e offrendo una via promettente per le simulazioni quantistiche.

Mari Carmen Bañuls, Krzysztof Cichy, C. -J. David Lin, Manuel Schneider2026-03-13⚛️ hep-lat

Hole-doping reduces the coercive field in ferroelectric hafnia

Lo studio predice che il drogaggio con lacune riduce il campo coercitivo nell'ossido di afnio ferroelettrico da 8 a 6 MV/cm, rendendo competitivo un nuovo percorso di commutazione attraverso la fase Pbcm e trasformando il materiale in un ferroelettrico corretto.

Pravan Omprakash, Gwan Yeong Jung, Guodong Ren, Rohan Mishra2026-03-13🔬 cond-mat.mtrl-sci

Short-Range Order and Li $_x$ TM $_{4-x}$ Probability Maps for Disordered Rocksalt Cathodes

Questo studio analizza quantitativamente l'ordine a corto raggio e le mappe di probabilità nei catodi a sale roccioso disordinati, proponendo strategie per superare il limite casuale della probabilità dei cluster Li₄ attraverso la modulazione dei parametri di ordine a corto raggio tra coppie di primi vicini.

Tzu-chen Liu, Steven B. Torrisi, Chris Wolverton2026-03-13🔬 cond-mat.mtrl-sci

CuPyMag: GPU-Accelerated Finite-Element Micromagnetics with Magnetostriction

Il documento presenta CuPyMag, un framework open-source basato su Python che sfrutta l'accelerazione GPU per eseguire simulazioni micromagnetiche su larga scala con accoppiamento magnetoelastico, ottenendo velocità fino a due ordini di grandezza superiori rispetto ai codici CPU e permettendo lo studio di strutture magnetiche complesse su mesh ad alta risoluzione.

Hongyi Guan, Ananya Renuka Balakrishna2026-03-13🔬 physics

The Spin-MInt Algorithm: an Accurate and Symplectic Propagator for the Spin-Mapping Representation of Nonadiabatic Dynamics

Il documento presenta l'algoritmo Spin-MInt, un nuovo propagatore simplettico, accurato e veloce che permette di evolvere direttamente le variabili di mappatura spin per la dinamica non adiabatica, superando le limitazioni dei metodi precedenti e garantendo la conservazione della struttura geometrica del sistema.

Lauren E. Cook, James R. Rampton, Timothy J. H. Hele2026-03-13🔬 physics

A hybrid Green-Kubo (hGK) framework for calculating viscosity from short MD simulations

Questo lavoro presenta un nuovo quadro ibrido Green-Kubo (hGK) che calcola la viscosità da simulazioni MD brevi e efficienti, superando i limiti di convergenza del metodo tradizionale integrando componenti balistiche a breve termine con code di rilassamento analitiche, garantendo così alta precisione per sistemi complessi come elettroliti e polimeri.

Akash K. Meel, Santosh Mogurampelly2026-03-13🔬 physics

Discrete versus continuous -- linear lattice models and their exact continuous counterparts

Questo articolo esamina la corrispondenza tra modelli discreti lineari su reticolo e le loro controparti continue descritte da equazioni differenziali, analizzando sistematicamente le relazioni di dispersione attraverso l'evoluzione dalle reti infinite a quelle periodiche e finite mediante strumenti di analisi di Fourier.

Lorenzo Fusi, Oliver Křenek, Vít Pr\r{u}ša, Casey Rodriguez, Rebecca Tozzi, Martin Vejvoda2026-03-13🔬 physics

Mind the Gap: Where Analog Ising Machines Cease to Minimize the Ising Hamiltonian

Il paper identifica un "gap" parametrico fondamentale nelle macchine di Ising analogiche che impedisce la garanzia di convergenza verso soluzioni ottimali e propone un quadro dinamico ibrido per modulare tale gap, offrendo un principio unificante per l'analisi e l'ottimizzazione di questi sistemi.

E. M. Hasantha Ekanayake, Arvind R. Venkatakrishnan, Francesco Bullo, Nikhil Shukla2026-03-13🔬 physics

← Precedente Successivo →

physics.comp-ph