Machine learning surrogate models of many-body dispersion interactions in polymer melts
本研究では、ポリマー溶融物における多体分散相互作用の高精度かつ効率的な予測を可能にする、剪定された SchNet 構造と学習可能な動径基底関数を用いた機械学習サロゲートモデルを開発し、その汎用性と物理的妥当性を検証しました。
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903 件の論文
計算物理学は、複雑な自然現象をコンピューターシミュレーションで解き明かす分野です。実験だけでは観測が難しい宇宙の成り立ちや、分子レベルの微細な動きまで、数式をプログラム化して可視化し、現実のメカニズムを紐解きます。
Gist.Science では、arXiv に公開される計算物理学の最新論文をすべて対象に、専門家による詳細な技術解説と、誰でも理解できる平易な要約を常時提供しています。専門用語に頼らず、研究の核心を伝えることで、この分野の最前線を広く開くことを目指しています。
以下に、arXiv から新たに追加された計算物理学の論文リストを掲載します。最新の研究動向を、それぞれの要約とともにご覧ください。
The Beauty of Mathematics in Helfrich's Biomembrane Theory
この論文は、2025 年に逝去した膜物理の創始者ヴォルフガング・ヘルフリッヒ教授を偲び、軟物質物理学と液晶理論の観点から生体膜の形状問題を包括的にレビューし、ヘルフリッヒ弾性モデルや幾何学的対称性を用いて赤血球からナノチューブに至る多様な形態を統一的に記述する continuum 弾性理論の力を示しています。
Sparse Müntz--Szász Recovery for Boundary-Anchored Velocity Profiles: A Short-Record Roughness Diagnostic in Turbulence
本論文は、短記録の境界固定速度増分プロファイルから有効な局所スケーリング指数を推定するスパース凸緩和枠組みを提案し、高渦度領域における有限スケールの幾何学的診断法として、方向性構造や低次異方性組織を解像できることを示しています。
The Closure Challenge: a benchmark task for machine learning in turbulence modelling
本論文は、RANS 乱流モデルにおける機械学習の標準的な評価基準を欠く現状を解消するため、高忠実度データと評価コードを備えた「Closure Challenge」というオープンソースのベンチマーク課題を提案し、その初期結果を報告したものである。
Process-tensor approach to full counting statistics of charge transport in quantum many-body circuits
この論文は、相互作用する一次元量子多体系における電荷輸送の全カウント統計を計算するための数値テンソルネットワーク手法（プロセステンソアプローチ）を提案し、非マルコフ的相関の切断スキームを開発することで、XXZ ブリックワーク回路モデルにおけるバリスティック、超拡散、拡散的な輸送領域の再現や、等方点における KPZ 普遍性の破れなどの異常輸送現象の解明に成功したことを報告しています。
Thomas-Fermi equation revisited: A variation on a theme by Majorana
本論文は、マヨラナが導出したスケーリング性質を利用した手法を中性原子および弱くイオン化された原子の解に適用し、原子物理学において重要な各種積分値を、1980 年代の煩雑な数値計算と比較して再計算するものである。
Solving the (Navier-)Stokes equations with space and time adaptivity using deal.II
本論文は、deal.II 有限要素ライブラリのマルチグリッド、適応メッシュ、および行列フリーの基盤を活用して、hp 適応メッシュ上の定常 Stokes 方程式、時空有限要素と時空マルチグリッドを用いた非定常 Stokes 方程式、および局所細分化メッシュ上の安定化非圧縮 Navier-Stokes 方程式を効率的に解く手法を提案し、deal.II のマルチグリッド基盤の柔軟性とモジュール性を示しています。
A Precision Emulation Approach to the GPU Acceleration of Ab Initio Electronic Structure Calculations
この論文は、SCILIB-Accel 自動 BLAS オフロードツールを用いてコード変更なしに INT8 ベースのエミュレーションにより FP64 計算を GPU 上で加速し、演算精度と演算子の特性に応じた可変精度制御によって精度と性能を同時に向上させる手法を提案しています。
Learning the Exact Flux: Neural Riemann Solvers with Hard Constraints
本論文は、正性やガリレイ不変性などの硬制約を強制することで、保存性や対称性の破れといった既存のニューラル・リーマンソルバーの課題を解決し、数値流体力学において厳密なリーマンソルバーの精度を効率的に再現する「硬制約付きニューラル・リーマンソルバー（HCNRS）」を提案し、浅水方程式やオイラー方程式のベンチマークでその有効性を示したものである。
GPU acceleration of ab initio simulations of large-scale identical particles based on path integral molecular dynamics
本論文は、大規模な同一粒子系に対する経路積分分子動力学（PIMD）の GPU 加速を実現し、単一 GPU による数万粒子規模の第一原理シミュレーションやフェルミオン符号問題の克服を可能にするオープンソースコードを開発したことを報告しています。