1258 artigos
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.
Este artigo apresenta o RINO (Resolution Independent Neural Operator), uma nova arquitetura baseada no DeepONet que utiliza representações neurais implícitas para aprender operadores entre funções discretizadas em localizações e quantidades de sensores arbitrárias, superando assim a limitação de resolução fixa dos métodos anteriores.
Este artigo propõe um método adaptativo baseado em processos gaussianos e no suavizador de conjunto de atualização local iterativa (ILUES) para resolver eficientemente problemas inversos bayesianos multimodais, gerando amostras de alta qualidade para construir um modelo substituto que permite a representação precisa da distribuição posterior com um número limitado de simulações do modelo direto.
Os autores propõem um algoritmo inovador que combina o método de Monte Carlo quântico com campo auxiliar e esboço em rede tensorial para calcular a energia do estado fundamental de sistemas quânticos de muitos corpos, utilizando uma função de onda de tentativa iterativa em formato de rede tensorial para melhorar a eficiência da amostragem e controlar o problema de sinal.
Este artigo apresenta um solver robusto e escalável para o método de fronteira imersa com forçamento direto, baseado em um algoritmo SIMPLE pré-condicionado que utiliza o operador Laplaciano discreto para garantir convergência independente da resolução da grade e permitir simulações eficientes de interação fluido-estrutura com efeitos de massa adicionada significativa.
Este estudo propõe uma abordagem baseada em Redes Neurais Informadas pela Física (PINN) para identificar danos em pontes ferroviárias de treliça de aço, utilizando dados de resposta estrutural e carga de trens em um modelo não supervisionado que integra equações diferenciais governantes para atualizar modelos de elementos finitos e localizar danos com precisão.
Este trabalho introduz e valida a aplicação de condições de contorno características (CBCs), incluindo as NSCBCs e uma nova abordagem GRCBCs, no método Hybridizable Discontinuous Galerkin (HDG), demonstrando sua superioridade na minimização da reflexão de ondas e vórtices em escoamentos compressíveis fracamente e viscosos.
Este artigo apresenta o DD-13M, um novo conjunto de dados 4D contendo 26.000 trajetórias completas de dissociação ligante-proteína, e o modelo generativo UnbindingFlow, que juntos estabelecem um paradigma inovador para estudar a dinâmica e prever as taxas de dissociação de interações fármaco-proteína.
Este estudo apresenta modelos de aprendizado de máquina escaláveis, baseados em Random Forest e em um espaço de características orientado pela física, para prever propriedades de transporte quântico em materiais hexagonais 2D desordenados, demonstrando alta precisão em dados internos, mas revelando limitações significativas na extrapolação para regimes não vistos.
Este estudo investiga a estabilidade numérica e o erro de velocidade de fronteira do método de fronteira imersida com forçamento direto múltiplo acelerado, identificando um parâmetro crítico para a estabilidade e um parâmetro de aceleração ótimo que minimiza o erro de velocidade sem depender de detalhes de discretização ou dimensão espacial.
Utilizando a teoria do funcional da densidade dependente do tempo, este estudo revela que a incidência de lasers em altermagnetos de onda-g (CrSb) pode controlar ultra-rapidamente a magnetização líquida através de transferências de spin inter-sítio anisotrópicas, induzindo um estado ferrimagnético transitório sob incidência oblíqua, ao contrário do comportamento observado sob incidência normal ou em altermagnetos de onda-d.