917 papers
Computational physics brengt wiskundige modellen en krachtige computersamen om de natuur te doorgronden, van de dans van subatomaire deeltjes tot de evolutie van het heelal. Op Gist.Science maken we deze complexe inzichten toegankelijk voor iedereen die nieuwsgierig is naar hoe onze wereld werkt, zonder dat je een doctoraat nodig hebt om de essentie te snappen.
Elke nieuwe preprint in dit domein op arXiv wordt door ons zorgvuldig verwerkt. Wij bieden niet alleen een heldere, alledaagse samenvatting van de kernboodschap, maar ook een gedetailleerde technische uitleg voor diegenen die dieper willen graven. Zo sluiten we de kloof tussen geavanceerd onderzoek en breed publiek.
Hieronder vind je de meest recente publicaties uit de wereld van computationele fysica, direct uit de bron van arXiv, geordend en geanalyseerd voor jouw gemak.
Dit paper introduceert een efficiënte methode om de frequentie-afhankelijkheid van de T-matrix te modelleren via een pool-expansie met een matrix-waardige AAA-algoritme, waardoor de hoge rekenkosten en het geheugengebruik van traditionele bemonstering worden overwonnen en de fysische interpretatie wordt versterkt.
In dit artikel wordt de nested_sampling-methode, specifiek de nested_fit-programma met slice sampling, gebruikt om de partitiefunctie van Lennard-Jones-clusters te bepalen en succesvol faseovergangen en stabiele configuraties voor 7- en 36-atomige clusters te identificeren.
Dit artikel presenteert GollumFit, een open-source framework dat is ontworpen voor tijdsefficiënte binned-likelihood analyses van neutrino-telescoopdata, met name voor de IceCube-observator, en dat in staat is om complexe modellen met tientallen nuisance-parameters te fitten.
Dit artikel introduceert QHFlow2, een nieuw machine learning Hamiltonian-model dat door middel van een directe evaluatie van energie en krachten aanzienlijk betere prestaties levert dan bestaande methoden, met een nauwkeurigheid die vergelijkbaar is met NequIP voor krachten en tot 20 keer lager voor energie-fouten.
Deze studie toont aan dat flow matching in een gereduceerde latente ruimte, gecombineerd met geometrie-bewuste regularisatie, een snelle en fysiek betrouwbare methode biedt voor het modelleren van stochastische sluitingsvoorwaarden in dynamische systemen, met een bemonsteringssnelheid die tot twee ordes van grootte sneller is dan traditionele iteratieve diffusiemethoden.
Deze paper presenteert een nieuwe, conservatieve discontinu Galerkin-methode voor het oplossen van het relativistische Vlasov-Maxwell-systeem, die via een innovatieve snelheidsruimte-mapping een nauwkeurige en ruisvrije simulatie van extreme relativistische plasma's mogelijk maakt zonder de beperkingen van traditionele Monte-Carlo-methoden.
Deze studie vergelijkt gesimuleerde afkoeling en evolutionaire algoritmen voor het vinden van moleculen met grote hyperpolariseerbaarheden en concludeert dat beide methoden vergelijkbaar effectief zijn voor het oplossen van chemische optimalisatieproblemen.
Deze studie introduceert een gecombineerd dynamisch-kinematisch valideringskader voor druppel-wal impactmodellen dat, in tegenstelling tot het gebruik van alleen de maximale spreidingsdiameter, zowel geometrische als kinematische metrieken integreert om de voorspelling van spreidings- en terugtrekgedrag te verbeteren en een verband te leggen tussen contactlijn-geometrie en interne stromingsdynamica.
Dit artikel presenteert een fluctuerend rooster-Boltzmann-formulering op basis van orthogonale centrale momenten die thermische fluctuaties consistent integreert, exact voldoet aan het fluctuatie-dissipatiestelling, en een robuust en stabiel kader biedt voor fluctuerende hydrodynamica, zelfs in over-relaxatie regimes.
Deze studie combineert experimenten en kristalplasticiteitsmodellen om aan te tonen dat yttrium in Mg-legeringen de vorming van TT1-tweelingen onderdrukt en TT2-tweelingen bevordert, wat leidt tot veranderde kritieke schuifspanningsverhoudingen en een verhoogde lokale spanningsaccumulatie op TT2-locaties.