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A interseção entre física e computação, conhecida como física computacional, transforma equações complexas em simulações digitais que revelam os segredos do universo. Ao utilizar poderosos algoritmos, os pesquisadores exploram desde o comportamento de partículas subatômicas até a dinâmica de galáxias, preenchendo lacunas onde a teoria pura ou a experimentação direta encontram limites.

No Gist.Science, monitoramos diariamente os novos pré-prints dessa área publicados no arXiv. Para cada documento, oferecemos duas perspectivas essenciais: um resumo técnico detalhado para especialistas e uma explicação em linguagem acessível para quem busca compreender os conceitos sem barreiras matemáticas.

Abaixo, você encontrará os trabalhos mais recentes adicionados a esta categoria, prontos para serem explorados em diferentes níveis de profundidade.

Color-gradient lattice Boltzmann modeling of wetting boundary condition on curved solid boundaries

Este artigo introduz uma condição de contorno de molhabilidade para superfícies sólidas curvas no método de lattice Boltzmann de gradiente de cor ao atualizar parâmetros de ordem em nós fantasmas, um esquema validado em hardware GPU para lidar eficazmente com grandes contrastes de densidade e viscosidade, minimizando correntes espúrias e reproduzindo com precisão tanto os comportamentos de linha de contato estática quanto dinâmica.

Malyadeep Bhattacharya, Snigdhadyut Dash, Maneesh Sutar, Ravinder Jajoria, Nimalan Mahadevan, Amol Subhedar2026-06-01🔬 physics

Spectral Reach: Understanding Neural Scaling as Progress into the Spectral Tail

Este artigo introduz a "posição espectral" para demonstrar que modelos neurais maiores alcançam um desempenho superior ao estender sua capacidade de aprendizado para a cauda espectral do kernel de tangente neural empírico, uma capacidade possibilitada pelo aprendizado de características que amplifica adaptativamente os gradientes para acessar sinais fracos inacessíveis a modelos menores.

Konstantin Nikolaou, Jonas Scheunemann, Sven Krippendorf, Samuel Tovey, Christian Holm2026-06-01🔬 physics

Resource-aware Research on Universe and Matter: Call-to-Action in Digital Transformation

Baseando-se em um workshop de maio de 2023, este artigo defende pesquisas conscientes de recursos nos campos do Universo e da Matéria, delineando um portfólio de medidas de transformação digital projetadas para avançar simultaneamente o progresso científico e mitigar as mudanças climáticas por meio da redução da dependência de combustíveis fósseis.

Ben Bruers, Marilyn Cruces, Markus Demleitner, Guenter Duckeck, Michael Düren, Niclas Eich, Torsten Enßlin, Johannes Erdmann, Martin Erdmann, Peter Fackeldey, Christian Felder, Benjamin Fischer, Stefa (…)2026-05-29🔬 cond-mat.mtrl-sci

Mechanisms and Stability of Li Dynamics in Amorphous Li-Ti-P-S-Based Mixed Ionic-Electronic Conductors: A Machine Learning Molecular Dynamics Study

Este estudo emprega campos de força baseados em aprendizado de máquina para realizar simulações de dinâmica molecular em larga escala, revelando que o transporte ótimo de íons de lítio e a estabilidade dos canais em eletrólitos de sulfeto de fósforo e lítio dopados com titânio amorfo ocorrem em concentrações de 10% e 20% de Ti, por meio de difusão mediada por volume livre facilitada por poliedros Li-S desordenados.

Selva Chandrasekaran Selvaraj, Daiwei Wang, Donghai Wang, Anh T. Ngo2026-05-29🔬 cond-mat.mtrl-sci

Run-and-Tumble Escape in Pursuit-Evasion Dynamics of Intelligent Active Particles

Este artigo investiga a dinâmica de perseguição-evasão entre um perseguidor determinístico e autoguiado e um evasor estocástico e cognitivo em duas dimensões, revelando que o tempo de captura do evasor é significativamente influenciado por ele adotar uma manobra reversa de alto risco ou uma estratégia de tombamento para frente com ajustes contínuos, dependendo da dominância do perseguidor.

Segun Goh, Dennis Haustein, Gerhard Gompper2026-05-29🔬 cond-mat

Electron-phonon coupling in magnetic materials using the local spin density approximation

Este artigo apresenta uma extensão do pacote EPW para calcular o acoplamento elétron-fônon em materiais magnéticos usando a aproximação da densidade de spin local, revelando, por meio de validação em ferro e níquel ferromagnéticos, que o espalhamento elétron-fônon é o mecanismo dominante de resistividade no ferro, mas responde por menos de um terço da resistividade no níquel.

Á. A. Carrasco Álvarez, M. Giantomassi, J. Lihm, G. E. Allemand, M. Mignolet, M. Verstraete, S. Poncé2026-05-29🔬 cond-mat.mtrl-sci

MiAD: Mirage Atom Diffusion for De Novo Crystal Generation

Este artigo apresenta o MiAD, um modelo de difusão conjunta equivariante que utiliza uma técnica inovadora de "infusão mirage" para alterar dinamicamente o número de átomos durante a geração, melhorando assim significativamente a descoberta de materiais cristalinos estáveis, únicos e novos em comparação com as abordagens mais avançadas existentes.

Andrey Okhotin, Maksim Nakhodnov, Nikita Kazeev, Mikhail Lazarev, Andrey E Ustyuzhanin, Dmitry Vetrov2026-05-29🔬 cond-mat.mtrl-sci

The Hamilton-Jacobi Theory of Deep Learning

Este artigo estabelece uma correspondência matemática exata entre o treinamento de aprendizado profundo e problemas de valor inicial de Hamilton-Jacobi, unificando arquiteturas de redes neurais, álgebra tropical, EDPs viscosas e otimização convexa sob um único parâmetro de deformação para derivar insights teóricos precisos sobre generalização, robustez e atribuição.

Jose Marie Antonio Miñoza, Erika Fille T. Legara, Christopher P. Monterola2026-05-29🤖 cs.LG

A Variational Quantum Algorithm for Nonlinear Finite Element Analysis of Hyperelastic Materials

Este artigo propõe um algoritmo variacional híbrido quântico-clássico que utiliza aproximações polinomiais da densidade de energia de deformação para resolver problemas de elementos finitos não lineares para materiais hiperelásticos em dispositivos quânticos de curto prazo, demonstrando sua viabilidade por meio de experimentos numéricos em um modelo neo-Hookeano unidimensional.

Uditnarayan Kouskiya, Caglar Oskay2026-05-29⚛️ quant-ph