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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.

Neural Quantum States Based on Selected Configurations

Este artigo demonstra que a abordagem de estados quânticos neurais baseada em configurações selecionadas (NQS-SC) supera o método de Monte Carlo variacional (NQS-VMC) em precisão energética e coeficientes da função de onda para sistemas eletrônicos, especialmente aqueles com correlação estática, estabelecendo-se como o novo padrão para cálculos de estrutura eletrônica, embora ambas as técnicas ainda necessitem de métodos híbridos para capturar eficientemente a correlação dinâmica.

Marco Julian Solanki, Lexin Ding, Markus Reiher2026-02-16🔬 cond-mat

Enhanced numerical approaches for modeling insoluble surfactants in two-phase flows with the diffuse-interface method

Este estudo propõe e valida duas abordagens numéricas simples e eficientes para melhorar a precisão da modelagem de surfactantes insolúveis em fluxos bifásicos usando o método de interface difusa, incluindo a apresentação de um novo caso de teste desafiador para servir como referência na literatura.

Shu Yamashita, Shintaro Matsushita, Tetsuya Suekane2026-02-16🔬 physics

Tensor Network Compression for Fully Spectral Vlasov-Poisson Simulation

Este artigo apresenta um método numérico para simulação de plasmas cinéticos que utiliza redes de tensores de baixo posto para representar a função de distribuição no espaço de fase, permitindo a evolução espectral do sistema Vlasov-Poisson e o cálculo do campo elétrico diretamente em formato comprimido, sem a necessidade de reconstruir a grade completa, enquanto valida a abordagem em benchmarks clássicos e analisa o impacto dos parâmetros de compressão na conservação de energia e custo computacional.

Erik M. Åsgrim, Luca Pennati, Marco Pasquale, Stefano Markidis2026-02-16🔬 physics

Aging following a zero-temperature quench in the $d=3$ Ising model

Este estudo de simulações de Monte Carlo em sistemas maiores do que os anteriores demonstra que o expoente de autocorrelação $\lambda$ no modelo de Ising tridimensional após um resfriamento a zero temperatura é compatível com o limite inferior de Fisher-Huse ( $\lambda \geq 1.5$ ), contradizendo relatórios recentes de violação de universalidade.

Denis Gessert, Henrik Christiansen, Wolfhard Janke2026-02-13🔬 cond-mat

Physics-Informed Neural Network for Elastic Wave-Mode Separation

Este artigo propõe o uso de uma Rede Neural Informada por Física (PINN) para resolver uma equação de Poisson escalar, permitindo a separação eficiente e precisa dos modos de onda P e S em meios elásticos não homogêneos com menor custo computacional e vazamento de ondas transversais em comparação com técnicas convencionais.

E. A. B. Alves, P. D. S. de Lima, D. H. G. Duarte, M. S. Ferreira, J. M. de Araújo, C. G. Bezerra2026-02-13🔬 physics

Simulation of Muon-induced Backgrounds for the Colorado Underground Research Institute (CURIE)

Este artigo apresenta uma simulação de Monte Carlo abrangente, utilizando os frameworks \textsc{mute} e \textsc{geant4}, para caracterizar os fundos induzidos por múons no Instituto de Pesquisa Subterrânea do Colorado (CURIE), fornecendo previsões quantitativas de fluxo de nêutrons, uma relação profundidade-intensidade validada e um framework de simulação de ponta a ponta publicamente disponível para otimizar o design experimental em instalações subterrâneas.

Dakota K. Keblbeck, Eric Mayotte, Uwe Greife, Kyle G. Leach, Wouter Van De Pontseele, Caitlyn Stone-Whitehead, Luke Wanner, Grace Wagner2026-02-13⚛️ hep-ex

PINNs for Electromagnetic Wave Propagation

Este estudo apresenta uma estratégia de treinamento híbrida para Redes Neurais Informadas por Física (PINNs) que, ao abordar desafios como o colapso de causalidade e o desvio de energia, alcança precisão e conservação energética comparáveis aos métodos tradicionais de FDTD na propagação de ondas eletromagnéticas, validando-as como uma alternativa viável.

Nilufer K. Bulut2026-02-13🤖 cs.AI

An open-source computational framework for immersed fluid-structure interaction modeling using FEBio and MFEM

Este trabalho apresenta um novo framework de código aberto para simulação de interação fluido-estrutura imersa em sistemas biológicos, que acopla as bibliotecas MFEM e FEBio para combinar desempenho computacional escalável e aceleração em GPU com modelos constitutivos avançados de mecânica dos sólidos, utilizando uma abordagem monolítica totalmente implícita e método de domínio fictício para lidar com grandes deformações e contato mecânico.

Ryan T. Black, Steve A. Maas, Wensi Wu, Jalaj Maheshwari, Tzanio Kolev, Jeffrey A. Weiss, Matthew A. Jolley2026-02-13🧬 q-bio

Study of the Effects of Artificial Dissipation and Other Numerical Parameters on Shock Wave Resolution

Este estudo investiga os efeitos de diferentes esquemas numéricos e parâmetros de malha na resolução de ondas de choque em escoamentos supersônicos invíscidos bidimensionais, demonstrando que a formulação AUSM+ proposta oferece maior robustez na eliminação de perturbações não físicas e apresenta boa concordância com resultados experimentais.

Frederico Bolsoni Oliveira, João Luiz F. Azevedo2026-02-13🔬 physics

Numerical Aspects of Gradient Reconstruction Schemes Applied to Complex Geometries

Este trabalho investiga o desempenho de três esquemas de reconstrução de gradiente e diferentes limitadores na simulação de escoamentos viscosos em geometrias complexas, demonstrando que formulações mais sofisticadas garantem estabilidade e precisão, enquanto uma nova técnica de aceleração de convergência permite atingir o estado estacionário de forma eficiente.