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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.

Towards Chemically Accurate and Scalable Quantum Simulations on IQM Quantum Hardware: A Quantum-HPC Hybrid Approach

Este estudo apresenta uma investigação experimental em larga escala de simulações moleculares quânticas no processador supercondutor Sirius da IQM, demonstrando que abordagens híbridas como a diagonalização quântica baseada em amostras (SQD) combinada com teorias de incorporação (DMET) alcançam precisão química em sistemas complexos, incluindo a amantadina e superfícies de energia potencial 2D da água.

Anurag K. S. V., Ashish Kumar Patra, Manas Mukherjee, Alok Shukla, Sai Shankar P., Ruchika Bhat, Radhika T. S. L., Jaiganesh G2026-04-03⚛️ quant-ph

Lithium Droplet Transport in Tokamak Edge Plasmas

Este artigo apresenta um modelo validado no código OpenEdge para simular o transporte e a evaporação de gotículas de lítio no plasma de borda de tokamaks, demonstrando que o destino e a perda de massa das gotículas dependem criticamente de seu tamanho inicial, velocidade e localização de lançamento, além de permitir o acoplamento bidirecional para avaliar o impacto do lítio no desempenho do plasma.

A. Diaw, J. D. Lore, S. Smolentsev2026-04-03🔬 physics

Gradient estimators for parameter inference in discrete stochastic kinetic models

Este artigo demonstra que a inferência de parâmetros em modelos cinéticos estocásticos discretos, como o algoritmo de Gillespie, pode ser efetivamente realizada utilizando estimadores de gradiente de aprendizado de máquina (GS-ST, Score Function e Alternative Path), que oferecem vantagens complementares para lidar com a não diferenciabilidade inerente a esses sistemas.

Ludwig Burger, Annalena Kofler, Lukas Heinrich, Ulrich Gerland2026-04-03🔬 physics

Definitive Assessment of the Accuracy, Variationality, and Convergence of Relativistic Coupled Cluster and Density Matrix Renormalization Group in 100-Orbital Space

Este artigo utiliza o avançado framework STP-CI para realizar cálculos de interação de configuração numericamente exatos em espaços de 100 orbitais e, aplicando o teorema do gap para estabelecer limites de erro rigorosos, estabelece benchmarks definitivos para avaliar a precisão, variacionalidade e convergência de métodos de cluster acoplado relativístico e de renormalização de matriz de densidade.

Shiv Upadhyay, Agam Shayit, Tianyuan Zhang, Stephen H. Yuwono, A. Eugene DePrince III, Xiaosong Li2026-04-03🔬 physics

Simulations of internal kink modes and sawtooth crashes for SPARC baseline-like scenarios using the M3D-C1 code

Este estudo utiliza o código M3D-C1 para simular modos de kink interno e colapsos de *sawtooth* em cenários semelhantes ao baseline do SPARC, identificando a instabilidade dominante n=1n=1 e demonstrando como a interação entre perfis de corrente e pressão desencadeia reconexão magnética e transporte de calor, fornecendo uma base essencial para avaliar o desempenho de futuros reatores de fusão.

W. H. Wang, C. Clauser, C. Liu, N. Ferraro, R. A. Tinguely2026-04-03🔬 physics

Deterministic scale-invariant dynamics in a logistic Game-of-Life model

Este estudo demonstra que o modelo logístico do Jogo da Vida, um sistema puramente determinístico, exibe dinâmicas invariantes de escala e transições críticas distintas, incluindo uma forma incomum de criticalidade auto-organizada e uma transição de percolação determinística, desafiando a noção de que inputs estocásticos são necessários para o comportamento crítico.

Hakan Akgun, Xianquan Yan, Tamer Taskiran, Muhamet Ibrahimi, Ching Hua Lee, Seymur Jahangirov2026-04-02🌀 nlin

Notes on Quantum Computing for Thermal Science

Este documento, concebido como um registro vivo, explora o potencial da computação quântica na Ciência Térmica, utilizando a condução de calor como caso de teste paradigmático para desenvolver novos algoritmos e avaliar o hardware quântico em busca de supremacia para aplicações de engenharia.

Pietro Asinari, Nada Alghamdi, Paolo De Angelis, Giulio Barletta, Giovanni Trezza, Marina Provenzano, Matteo Maria Piredda, Matteo Fasano, Eliodoro Chiavazzo2026-04-02⚛️ quant-ph