903 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 investiga átomos fotônicos meta-atômicos em guias de onda não lineares, estabelecendo uma analogia com átomos de núcleo mole para demonstrar como variações isotópicas e isoméricas causam deslocamentos de frequência e como um mecanismo genérico induz um desdobramento de linhas espectrais semelhante ao efeito Zeeman.
Este artigo propõe o H²MC, um algoritmo híbrido que combina a diagonalização exata e o Monte Carlo Hamiltoniano para superar as limitações de escalabilidade e o problema de sinal na simulação de sistemas fermiônicos fortemente correlacionados em arrays bidimensionais.
Este artigo apresenta uma nova técnica para desenvolver modelos de ordem reduzida de problemas de transferência radiativa não linear em física de alta densidade de energia, combinando a decomposição ortogonal própria (POD) com equações de quasidifusão de baixa ordem para obter soluções precisas e eficientes.
Este artigo apresenta esquemas iterativos multinível com decomposição de grupos e aceleração de Anderson para resolver as equações de transporte multigrupo de Boltzmann, utilizando equações de baixa ordem de segundo momento calculadas em paralelo para melhorar a convergência e a eficiência computacional.
Este artigo apresenta métodos implícitos aproximados com redução de memória para problemas de transferência radiativa térmica, utilizando decomposição ortogonal própria (POD) para aproximar a intensidade radiativa de alta dimensão e diminuir os requisitos de armazenamento entre passos de tempo.
Este artigo apresenta um método de iteração multinível baseado em projeção não linear para resolver problemas de transporte estocástico em misturas binárias, utilizando um algoritmo com ciclo V que acopla equações de transporte de alta ordem com equações de Yvon-Mertens e de difusão quase-equilibrada, validado através de testes numéricos.
Este artigo apresenta um esquema iterativo de projeção não linear multinível que realiza ciclos de iteração sobre múltiplos passos de tempo, combinando a equação de transporte de Boltzmann de alta ordem com equações de momento de baixa ordem e balanço de energia material, para resolver eficientemente problemas de transferência radiativa térmica em geometria 2D.
Este artigo analisa um método computacional multinível para problemas de transferência radiativa térmica, que combina o método de quasidifusão com fator de Eddington variável e o método de características longas para a equação de transporte de Boltzmann, validando sua eficácia através de estudos de refinamento de malha e convergência no problema teste de Fleck-Cummings.
Este artigo apresenta o R-ChFSI, uma reformulação baseada em resíduos do método de iteração de subespaço filtrado por Chebyshev que garante convergência robusta e permite o uso eficiente de produtos matriz-vetor inexatos, inversos aproximados e aritmética de baixa precisão para resolver problemas de autovalores hermitianos esparsos em grande escala.
Este artigo apresenta um protocolo de annealing quântico reverso que supera as limitações estatísticas dos métodos clássicos na estimativa de funções de partição de vidros de spin, reduzindo drasticamente a complexidade computacional e viabilizando a aplicação em dispositivos quânticos de curto prazo.