Comparison of inviscid and viscous vortex shedding from translating and rotating plates
本研究は、中程度のレイノルズ数における約70種類の非定常な平板運動にわたり、非粘性渦シートモデルとナビエ・ストークス・シミュレーションを比較しており、非粘性アプローチが物体支配的な領域では力および流動構造を正確に予測する一方で、流れ支配的な構成における低迎角では精度が低下することを示している。
🔬 Category
physics.comp-ph
917 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。
A Demonstration of a Neural Network as a Bridge Between Galaxy Simulations and Surveys
本論文は、SHARK半解析モデルによる合成銀河を用いて学習させた単純な単一隠れ層ニューラルネットワークが、絶対等級と色指数のみを用いて実際のGAMAサーベイ銀河の星質量を約0.131 dexの散らつきで正確に予測できることを示しており、銀河進化研究におけるシミュレーションから観測への転移において、複雑なディープラーニングアーキテクチャは不要であることを証明している。
Generalized Finite Differences Method Applied to Finite Photonic Crystal
本論文は、有限のフォトニック結晶のフォトニックバンド構造を計算するために基本領域を離散化する、周波数領域における一般化有限差分法を提案し、無限系への遷移を分析しつつ、光共振器内の一次元結晶におけるその妥当性を実証するものである。
TTNOpt: Tree tensor network package for high-rank tensor compression
本論文は、量子スピン系の基底状態および物理的性質を効率的に計算すると同時に、もつれパターンの基づいてネットワーク構造を最適化することにより、高次元データの解析に向けた高ランクテンソル圧縮を行う、ツリーテンソルネットワークを活用したソフトウェアパッケージであるTTNOptを紹介するものである。
High-temperature series expansion of the dynamic Matsubara spin correlator
本論文は、ハイゼンベルク模型の動的松原スピン相関関数に対して高温展開を拡張し、静的磁化率および実周波数動的構造因子の計算を可能にするため、任意の格子に対して12次までの事前計算済みの厳密な展開係数を提供する。
Quantification of the cascading tipping probability from the AMOC to the Amazon rainforest
結合された概念モデル上でTAMS希少事象アルゴリズムを用いることにより、本研究はAMOC（大西洋南北熱塩循環）の崩壊からアマゾン熱帯雨林の劣化へと至るティッピング・カスケードの確率を定量化しており、ブラジル北西部におけるこうした遷移が200年以内に起こることは極めて可能性が低いものの、それは深刻な乾燥と火災リスクを誘発する先行するAMOCの崩壊に厳密に依存していることを明らかにしている。
Persistent Charge and Spin Currents in a Ferromagnetic Hatano-Nelson Ring
本論文は、強磁性ハタノ・ネルソン環における持続的な電荷およびスピン流を調査し、非相反ホッピングがいかに非エルミート・アハラノフ＝ボーム効果を誘起するかを実証するとともに、様々なトポロジカルおよびパラメータ領域において、無秩序が驚くべきことにスピン輸送を増幅させ得ることを明らかにしている。
Exploiting biased noise in variational quantum models
本論文は、変分量子アルゴリズムにおいて、偏りのある非ユニタリなノイズを保持することが、実際には古典的な最適化を強化し、より優れた解をもたらす一方で、ノイズを対称化する標準的なトウィリング手法は性能を低下させることを示すことで、従来のノイズ軽減戦略に異を唱えるものである。
Numerical model for pellet rocket acceleration in PELOTON
本論文は、アブレーション雲の非対称性とプラズマ勾配を考慮することにより、熱核融合装置内におけるペレットロケットの加速をシミュレートする、PELOTONコード内の検証済み数値モデルを提示し、それがJETの実験軌道と一致すること、および重水素・ネオン複合ペレットにおいて偏差が減少することを明らかにしている。
Streaming Operator Inference for Model Reduction of Large-Scale Dynamical Systems
本論文は、逐次的なデータストリームから正確な低次元モデルを学習するために増分SVDと再帰的最小二乗法を利用する非侵入的なモデル低減フレームワークであるStreaming Operator Inferenceを提案し、これにより従来のバッチ手法のメモリ制限を克服し、大規模な動的システムのオンライン適応を可能にする。