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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.

High-Dimensional Enhanced Sampling via Regularized Path-Dependent McKean--Vlasov Dynamics using Tensor Density Approximation

Este artigo propõe um framework escalável, regularizado e dependente do caminho de McKean-Vlasov para amostragem aprimorada de alta dimensão que melhora a estabilidade estatística por meio de medidas de histórico de trajetória e alcança uma realização numérica eficiente via aproximação de densidade tensorial sem otimização, permitindo a exploração efetiva de paisagens energéticas complexas com dimensões de variáveis coletivas de até 64.

Liyao Lyu, Siyu Guo, Huan Lei2026-05-06🔢 math

Energy dissipation at the atomic scale explains how fracture energy depends on crack velocity in silica glass

Utilizando simulações de dinâmica molecular com um potencial aprendido por máquina, este estudo revela que a energia de fratura do vidro de sílica aumenta em até 33% abaixo do limiar de ramificação devido a uma combinação do aumento da densidade de energia superficial intrínseca e do alisamento em nanoescala, demonstrando que a fratura dinâmica cria uma estrutura superficial fundamentalmente diferente em vez de meramente aumentar a área superficial aparente.

Marthe Grønlie Guren, Sigbjørn Løland Bore, François Renard, Henrik Andersen Sveinsson2026-05-06🔬 cond-mat.mtrl-sci

Solving Systems of Linear Equations: HHL from a Tensor Networks Perspective

Este artigo apresenta uma abordagem baseada em rede de tensores para simular eficientemente o algoritmo HHL no formalismo de qudits, comparando seu desempenho com implementações de inversão exata e do Qiskit, enquanto analisa sua sensibilidade a hiperparâmetros para estabelecer um limite superior livre de ruído para a eficiência computacional do algoritmo.

Alejandro Mata Ali, Iñigo Perez Delgado, Marina Ristol Roura, Aitor Moreno Fdez. de Leceta, Sebastián V. Romero2026-05-05⚛️ quant-ph

VeloxQ: A Fast and Efficient QUBO Solver

O artigo apresenta o VeloxQ, um solucionador clássico rápido e escalável para problemas QUBO e HUBO que demonstra desempenho competitivo e escalabilidade superior em instâncias grandes e esparsas em comparação com annealers quânticos de última geração, algoritmos inspirados na física e métodos de otimização convencionais.

J. Pawłowski, J. Tuziemski, P. Tarasiuk, H. Louzada, R. Adamski, K. Hendzel, Ł. Pawela, B. Gardas2026-05-05⚛️ quant-ph

Numerical and Experimental Evaluation of Chip Evacuation and Lubricant Flow using Optimized Drill Heads for Ejector Deep Hole Drilling

Este estudo demonstra que cabeças de broca otimizadas para fluxo, fabricadas por manufatura aditiva, reduzem significativamente o fluxo mínimo de fluido necessário para a perfuração profunda estável por ejector, minimizando a formação de vórtices e melhorando a evacuação de cavacos, conforme validado por simulações combinadas de hidrodinâmica de partículas suavizadas e testes experimentais.

Nuwan Rupasinghe, Sebastian Michel, Andreas Baumann, Julian Gerken, Samuel Gülde, Dirk Biermann, Peter Eberhard2026-05-05🔬 physics

Multi-Objective Evolutionary Design of Molecules with Enhanced Nonlinear Optical Properties

Este estudo avalia vários algoritmos evolutivos para o desenho de moléculas com propriedades ópticas não lineares aprimoradas, constatando que, embora o NSGA-II se destaque na otimização de pontuações de objetivos específicos, o método MOME equilibra de forma superior a qualidade da solução com a diversidade estrutural, conforme evidenciado por métricas de hipervolume global e MOQD mais elevadas.

Dominic Mashak, Jacob Schrum, S. A. Alexander2026-05-05🔬 physics

Physics-informed neural networks for form-finding of unilateral membrane structures

Este artigo demonstra que as Redes Neurais Informadas pela Física (PINNs) constituem uma alternativa viável aos Métodos dos Elementos Finitos tradicionais para a busca de forma de estruturas de membrana unilaterais, com uma formulação de condição de fronteira rígida provando-se superior em precisão e suavidade do resíduo em comparação com uma abordagem de fronteira flexível.

Luigi Sibille, Sigrid Adriaenssens, Carlo Olivieri2026-05-05💻 cs

Stochastic Cluster Expansion for Excited State Energies

Este trabalho estende a estrutura de expansão de aglomerados estocástica para estados excitados, permitindo o cálculo preciso de lacunas de excitação em sistemas fortemente correlacionados ao expressar diferenças de energia como uma hierarquia de contribuições de aglomerados no espaço orbital que eliminam a necessidade de grandes espaços ativos pré-selecionados.

Annabelle Canestraight, Russell Miller, Libor Veis, Vojtech Vlcek2026-05-05🔬 physics

Colloidal layer deposition with a controllable number of layers and compositional order

Este artigo apresenta um projeto mediado por DNA para a auto-organização de suspensões coloidais binárias que permite controle preciso sobre o número de camadas e a ordem composicional dos cristalitos resultantes, aproveitando princípios de equilíbrio para a espessura e cinética de reação projetada para o arranjo das partículas.

Akshaya Kumar Jena, Aashima Aashima, Pritam Kumar Jana, Bortolo Matteo Mognetti2026-05-05🔬 cond-mat