Percolation on multifractal, scale-free weighted planar stochastic porous lattice

O artigo introduz a Rede Estocástica Planar Ponderada (WPSPL), um substrato poroso multifractal e auto-similar que gera uma rede complexa de escala livre, e demonstra que a percolação de ligações neste sistema exibe uma família de classes de universalidade distintas com expoentes críticos que variam continuamente com o parâmetro de porosidade qq, desafiando o comportamento crítico convencional de redes bidimensionais.

Proshanto Kumar, Md. Kamrul HassanTue, 10 Ma🔬 physics

Computationally Efficient Data-Driven Topology Design Independent from High-Infoentropy Initial Dataset

Este artigo propõe um quadro de projeto de topologia baseado em dados (DDTD) computacionalmente eficiente e independente de conjuntos de dados iniciais de alta entropia, utilizando um módulo de mutação independente da malha e um algoritmo de identificação rápida não baseado em IA para superar limitações de otimos locais e gargalos computacionais em problemas de engenharia não lineares.

Jun Yang, Ziliang Wang, Shintaro YamasakiTue, 10 Ma🔬 physics

Modelling instrumental response for neutron scattering experiments at CSNS

Este artigo apresenta o desenvolvimento de um método de redução de dados e a validação da simulação Monte Carlo "Prompt" do CSNS para reproduzir com precisão a resposta instrumental e as seções de choque de espalhamento de nêutrons térmicos em experimentos de água leve e pesada, demonstrando a capacidade do modelo de corrigir efeitos de inelasticidade e múltiplo espalhamento.

Ni Yang, Zi-Yi Pan, Ming Tang, Wen Yin, Xiao-Xiao CaiTue, 10 Ma🔬 physics

NATPS: Nonadiabatic Transition Path Sampling Using Time-Reversible MASH Dynamics

O artigo apresenta o NATPS, um novo método que combina a dinâmica reversível no tempo MASH com a amostragem de trajetórias de transição para simular com eficiência eventos não adiabáticos raros em fotoquímica, reduzindo significativamente o custo computacional em comparação com abordagens tradicionais.

Xiran Yang, Madlen Maria Reiner, Brigitta Bachmair, Leticia González, Johannes C. B. Dietschreit, Christoph DellagoTue, 10 Ma🔬 physics

Variable coherence model for free-electron laser pulses

Este artigo apresenta o Modelo de Coerência Variável (VCM) para simular pulsos de laser de elétrons livres, demonstrando que o ajuste da largura de coerência permite controlar continuamente o ruído característico dos pulsos mantendo fixos os parâmetros médios, como a largura de banda, e analisando estatisticamente os sub-pulsos em diferentes regimes e seu impacto em simulações de absorção.

Austin Bartunek, Nils H. Sommerfeld, Francois MaugerThu, 12 Ma🔬 physics.optics

Localized intrinsic bond orbitals decode correlated charge migration dynamics

Este trabalho utiliza uma extensão dos orbitais de ligação intrínsecos localizados (IBOs) acoplada ao grupo de renormalização da matriz de densidade dependente do tempo (TDDMRG) para decodificar a migração de carga correlacionada em moléculas, mapeando dinâmicas eletrônicas complexas para conceitos químicos intuitivos e identificando mecanismos-chave para o controle e otimização desse processo.

Imam S. Wahyutama, Madhumita Rano, Henrik R. LarssonThu, 12 Ma🔬 physics

The Cosmological Simulation Code OpenGadget3 -- Implementation of Self-Interacting Dark Matter

Este artigo descreve a implementação e liberação pública do código OpenGadget3 para simular matéria escura auto-interagente (SIDM), detalhando seus esquemas numéricos para diversos tipos de espalhamento, incluindo modelos de duas espécies, além de validar sua precisão através de testes e análise de desempenho.

Moritz S. Fischer, Marc Wiertel, Cenanda Arido, Yashraj Patil, Antonio Ragagnin, Klaus Dolag, Marcus Brüggen, Mathias Garny, Andrew Robertson, Kai Schmidt-HobergThu, 12 Ma🔭 astro-ph

Information-Theoretic Spectroscopy: Universal Sparsity of Extinction Manifold and Optimal Sensing across Scattering Regimes

Este artigo demonstra que a esparsidade intrínseca do manifold de extinção óptica, revelada pela Transformada Cosseno Discreta (DCT), permite a reconstrução universal de propriedades de materiais com uma redução de 51% a 94% na complexidade de hardware, superando o limite de Nyquist tradicional para sensoriamento em regimes de espalhamento Mie.

Proity Nayeeb AkbarThu, 12 Ma🔬 physics.app-ph

Ab initio quantum embedding description of magic angle twisted bilayer graphene at even-integer fillings

Este trabalho desenvolve um fluxo de trabalho de incorporação quântica *ab initio* para descrever o grafeno bicamada torcido em ângulo mágico, revelando estados isolantes Kramers intervalley coerentes em preenchimentos ν=0\nu=0 e ν=+2\nu=+2, um semimetal frágil com modulação de Kekulé em ν=2\nu=-2, e uma forte assimetria partícula-buraco induzida por renormalizações dependentes do momento.

Raehyun Kim, Woochang Kim, Kevin D. Stubbs, Steven G. Louie, Lin LinThu, 12 Ma🔬 cond-mat

Open quantum systems beyond equilibrium: Lindblad equation and path integral molecular dynamics

Este trabalho estabelece uma ligação formal entre a equação de Lindblad e a dinâmica molecular de integrais de caminho (PIMD), demonstrando como a PIMD pode ser utilizada para calcular a evolução temporal de observáveis físicos em sistemas quânticos abertos fora do equilíbrio e sua convergência para um estado estacionário, sem a necessidade de resolver explicitamente a equação de Lindblad.

Benedikt M. Reible, Somayeh Ahmadkhani, Luigi Delle SiteThu, 12 Ma⚛️ quant-ph

Bayesian Optimization with Gaussian Processes to Accelerate Stationary Point Searches

Este artigo apresenta uma abordagem unificada de Otimização Bayesiana baseada em Processos Gaussianos, que acelera a busca por pontos estacionários em superfícies de energia potencial através de um ciclo de seis etapas adaptável, técnicas avançadas de amostragem e regularização, e uma implementação prática em Rust que demonstra a eficiência e a escalabilidade do método.

Rohit Goswami (Institute IMX and Lab-COSMO, École polytechnique fédérale de Lausanne)Thu, 12 Ma📊 stat

FourierSpecNet: Neural Collision Operator Approximation Inspired by the Fourier Spectral Method for Solving the Boltzmann Equation

Este artigo apresenta o FourierSpecNet, uma arquitetura híbrida que integra o método espectral de Fourier com aprendizado profundo para aproximar com eficiência o operador de colisão da equação de Boltzmann, oferecendo precisão competitiva, redução significativa de custo computacional e capacidade de super-resolução zero-shot para cenários elásticos e inelásticos.

Jae Yong Lee, Gwang Jae Jung, Byung Chan Lim, Hyung Ju HwangMon, 09 Ma🤖 cs.AI