129 papers
Dit artikel introduceert het gewogen planaire stochastische poreuze rooster (WPSPL), een multifractaal en schaalvrij substraat waarop de auteurs analytisch en numeriek aantonen dat de percolatiekarakteristieken afhangen van de porositeit , wat leidt tot een continu familie van nieuwe universaliteitsklassen die afwijken van conventionele tweedimensionale roosters.
Deze studie presenteert een computatie-efficiënt, data-gedreven raamwerk voor topologie-optimalisatie dat onafhankelijk is van hoog-informatieve initiële datasets door een mesh-onafhankelijke mutatiemodule en een snelle niet-AI identificatie-algoritme te integreren, waardoor het succesvol complexe, sterk niet-lineaire ontwerpproblemen oplost die traditionele methoden niet aankan.
Dit artikel beschrijft de ontwikkeling van een data-reductiemethode en het gebruik van de Monte Carlo-code Prompt om de instrumentale respons en inelastische effecten in neutronenverstrooiingsexperimenten bij CSNS nauwkeurig te modelleren en te valideren.
Deze studie toont aan dat het gedrag van tweefasenstroom in poreuze media op macroscopische schaal succesvol kan worden voorspeld door de verdeling van druppels te mappen op een spin-glasmodel, waarbij de overgang naar een 'glazige' fase overeenkomt met een niet-lineair stromingsregime gekenmerkt door hysterese en sterke fluctuaties.
Deze paper leidt integraalformules af voor het Vector Spherical Tensor Product dat door Xie et al. is geïntroduceerd, waardoor efficiënte implementaties voor -equivariante neurale netwerken mogelijk worden met een aanzienlijke reductie in rekentijd.
Deze paper introduceert NATPS, een nieuwe methode die de Mapping Approach to Surface Hopping (MASH) combineert met transition path sampling om via een deterministische en tijdsomkeerbare dynamica efficiënt reactieve trajecten voor zeldzame niet-adiabatische gebeurtenissen te genereren.
Dit artikel presenteert de eerste succesvolle ab initio-simulatie van niet-evenwichtsrecombinatie in evoluerende ultrakoude plasma's, waarbij een speciaal algoritme met een meebewegend referentiekader wordt gebruikt om echte recombinatiegebeurtenissen te identificeren en een efficiëntie van ongeveer 20% vast te stellen die overeenkomt met laboratoriummetingen.
Dit artikel introduceert het variabele coherentiemodel (VCM) voor het simuleren van vrij-elektronlaserpulsen, waarbij een variabele coherentiebreedte wordt gebruikt om de karakteristieke ruis van de pulsen continu te regelen terwijl de gemiddelde pulsparameters constant blijven.
In dit artikel wordt geïllustreerd hoe uitgebreide lokale intrinsieke bindingsorbitalen (IBO's) gecombineerd met TDDMRG-simulaties complexe, gecorreleerde ladingsmigratiedynamica in moleculen vertalen naar intuïtieve chemische concepten, waardoor de onderliggende mechanismen worden ontcijferd en moleculen met hoge migratie-efficiëntie kunnen worden ontworpen.
Dit artikel beschrijft de implementatie en openbaarmaking van een module voor zelfinteragerende donkere materie in de kosmologische simulatiecode OpenGadget3, die elastische verstrooiing voor diverse doorsneden en twee-speciesmodellen mogelijk maakt en wordt gevalideerd via tests en prestatieanalyses.
Dit artikel toont aan dat de intrinsieke sparsiteit van het extinctiemanifold, geanalyseerd via de Discrete Cosine Transform (DCT) in plaats van de FFT, een fundamenteel informatieknelpunt bij de Mie-overgang onthult en zo een compressiegevoelige sensing-architectuur mogelijk maakt die de hardwarecomplexiteit met 51-94% reduceert door de Nyquist-grens te doorbreken.
Dit artikel presenteert een schaalbaar tweestapskader dat onzekerheden in gedetailleerde chemische reactiesnelheden efficiënt projecteert op gereduceerde manifolds om ruimtelijk opgeloste onzekerheidskwantificering mogelijk te maken voor complexe verbrandingsstromingen.
Deze studie presenteert een *ab initio* quantum-embedding-workflow die, gebaseerd op Kohn-Sham DFT en cRPA-screening, robuuste Kramers-intervalley-gecoherente isolerende toestanden voorspelt bij neutrale en elektron-doping, terwijl bij gat-doping een kwetsbare halfmetaal met een Kekulé-modulatie wordt waargenomen als gevolg van een door subtraheringstermen veroorzaakte deeltje-gat-asymmetrie.
Dit artikel onderzoekt een gauge-transformatie die tijdsafhankelijke potentiaaltermen elimineert door in- en uitgaande hopping-termen te renormaliseren met fasefactoren, waardoor de simulatie van pulspropagatie en de vereenvoudiging van tijd-geordende integralen in de tijdsafhankelijke Schrödingervergelijking aanzienlijk worden vergemakkelijkt.
In dit artikel wordt voorgesteld dat voor lichte projectielen een eenvoudiger lokaal model van elektronische stopping, dat de trajectafhankelijkheid van energie-overdracht beschouwt, een efficiënter en fysisch transparanter alternatief biedt dan geavanceerdere tensoriële modellen voor atomaire simulaties van ion-materie-interacties in wolfraam.
Deze paper presenteert een methode die de Lindblad-vergelijking en padintegraal-moleculaire dynamica (PIMD) met elkaar verbindt, waardoor PIMD kan worden gebruikt om de tijdsontwikkeling van open kwantumsystemen buiten evenwicht te berekenen zonder de Lindblad-vergelijking expliciet op te hoeven lossen, terwijl de formaliteit van de equivalentie de consistentie van de resultaten garandeert.
Dit artikel beschrijft hoe glijdende ferro-elektriciteit in bilagen van CuF2 niet-vluchtige elektrische manipulatie van spin- en laagvrijheidsgraden mogelijk maakt, waardoor een nieuw platform voor energie-efficiënte spin-laagtronica op basis van altermagnetisme wordt gecreëerd.
Dit artikel introduceert een paradigmaverschuiving in Quantum Monte Carlo-simulaties door de partitiefunctie te vervangen door een gegeneraliseerde gereduceerde dichtheidsmatrix, waardoor directe metingen van dynamische observabelen en correlatoren mogelijk worden die voorheen ontoegankelijk waren.
Dit artikel introduceert een verenigd Bayes-optimalisatiekader met Gaussian processes dat minimalisatie en zadelzoektochten op potentie-energiefuncties versnelt door een uniforme zesstaps-lus, geavanceerde kernel-uitbreidingen en schaalbare random Fourier-features te combineren met pedagogische Rust-implementaties.
In dit artikel wordt FourierSpecNet voorgesteld, een hybride deep-learningframework dat de Fourier-spectrale methode integreert om de complexe botsingsoperator van de Boltzmann-vergelijking efficiënt en nauwkeurig te benaderen, waardoor de rekentijd aanzienlijk wordt verkort zonder in te leveren op de precisie voor zowel elastische als inelastische botsingen.