917 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.
Questo articolo di tipo tutorial fornisce esercizi computazionali autodidattici e notebook Jupyter riproducibili per facilitare l'applicazione pratica del profiling generalizzato, un metodo di verosimiglianza penalizzata per la stima dei parametri in modelli di equazioni differenziali ordinarie.
Il documento presenta lrux, un pacchetto software ad alte prestazioni basato su JAX che accelera gli algoritmi di Monte Carlo quantistica computando efficientemente aggiornamenti a basso rango di determinanti e Pfaffiani, riducendo la complessità computazionale da a e ottenendo accelerazioni fino a su GPU.
Questo studio ab initio di eterostrutture PbTe/Pb rivela che, sebbene emerga una superconduttività indotta da prossimità con accoppiamento anisotropo, una grande barriera di Schottky nello stato normale probabilmente impedisce la formazione di modi zero di Majorana, sfidando la fattibilità di queste specifiche interfacce per il calcolo quantistico topologico.
Il documento propone il framework Pseudo Physics-Informed Neural Operator (PPI-NO), che potenzia l'apprendimento di operatori in condizioni di scarsità di dati accoppiando iterativamente gli operatori neurali con un sistema fisico surrogato derivato da principi rudimentali, migliorando così significativamente l'accuratezza predittiva senza richiedere leggi fisiche di verità fondamentale.
Questo articolo introduce XtalOpt Versione 14, un algoritmo evolutivo multi-obiettivo potenziato che utilizza l'ottimizzazione di Pareto e integra vari potenziali computazionali per prevedere efficientemente le strutture cristalline a stato fondamentale con composizioni variabili per materiali funzionali.
Questo articolo introduce una chiusura non locale basata su una Rete Neurale Completamente Convoluzionale (FCNN) per il tensore della pressione elettronica nelle simulazioni di magnetosfera turbolenta, dimostrando che supera significativamente le chiusure locali nella ricostruzione dei canali di energia e delle interazioni pressione-deformazione, mostrando al contempo una scalabilità favorevole con l'aumento dei dati di addestramento.
Questo articolo presenta il porting riuscito del codice di simulazione del plasma girocinetico TRIMEG su architetture GPU utilizzando l'API portabile OpenMP, dimostrando accelerazioni significative e una precisione fisica verificata attraverso la parallelizzazione ibrida MPI-OpenMP e simulazioni del modo del gradiente di temperatura ionica.
Questo articolo propone un nuovo metodo numerico implicito in variabili di Euler per risolvere le equazioni del plasma freddo monodimensionale con coefficienti di collisione dipendenti dalla densità, superando efficacemente le sfide computazionali associate alla perdita di iperbolicità e confermando le previsioni teoriche riguardanti la regolarità della soluzione.
Questo articolo introduce un framework basato su reti tensoriali per la costruzione di orbitali "tensorializzati" che superano i vincoli computazionali dei set di basi tradizionali, consentendo rappresentazioni più accurate e compatte che riducono significativamente gli errori energetici nei calcoli di chimica quantistica.