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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.

Analytical coarse grained potential parameterization by Reinforcement Learning for anisotropic cellulose

Este estudo apresenta um novo potencial de granulação grosseira (CG) para nanocristais de celulose, parametrizado por Aprendizado por Reforço (RL) e inversão de Boltzmann, que captura com sucesso a anisotropia e as propriedades mecânicas do material em escala mesoscópica, demonstrando a eficácia do RL na criação de potenciais explicáveis e generalizáveis para simulações de dinâmica molecular.

Xu Dong2026-03-17🔬 physics

Reducing Self-Interaction Error in Transition-Metal Oxides with Different Exact-Exchange Fractions for Energy and Density

O artigo propõe o método r2^2SCANY@r2^2SCANX, que utiliza frações distintas de troca exata para a densidade e a energia, demonstrando que essa abordagem reduz significativamente o erro de auto-interação e supera métodos estabelecidos na previsão precisa de propriedades eletrônicas, magnéticas e termodinâmicas de óxidos de metais de transição altamente correlacionados.

Harshan Reddy Gopidi, Ruiqi Zhang, Yanyong Wang, Abhirup Patra, Jianwei Sun, Adrienn Ruzsinszky, John P. Perdew, Pieremanuele Canepa2026-03-17🔬 cond-mat.mtrl-sci

Extending Nonlocal Kinetic Energy Density Functionals to Isolated Systems via a Density-Functional-Dependent Kernel

Este artigo resolve a instabilidade de sistemas isolados no funcional de energia cinética não local de Wang-Teter, propondo um núcleo dependente da densidade que restaura as propriedades físicas fundamentais e alcança uma precisão dez vezes superior, mantendo a eficiência computacional e superando os funcionais semilocais tanto em átomos isolados quanto em metais bulk.

Liang Sun, Mohan Chen2026-03-17🔬 cond-mat.mtrl-sci

Fermionic-Adapted Shadow Tomography for dynamical correlation functions

Este trabalho apresenta o protocolo de Tomografia de Sombra Adaptada a Férmions (FAST), um novo quadro teórico que reformula funções de correlação dinâmica para permitir seu cálculo eficiente em computadores quânticos, reduzindo significativamente a complexidade de amostragem e o número de circuitos de medição necessários em comparação com estratégias convencionais.

Taehee Ko, Mancheon Han, Hyowon Park, Sangkook Choi2026-03-17⚛️ quant-ph

Consistent kinetic modeling of compressible flows with variable Prandtl numbers: Double-distribution quasi-equilibrium approach

Este artigo desenvolve uma estratégia consistente de modelagem cinética e discretização para fluxos compressíveis em todos os números de Prandtl e razões de calor específico, utilizando uma abordagem de quasi-equilíbrio em quadros de dupla distribuição que garante a recuperação precisa das equações de Navier-Stokes-Fourier, estabilidade numérica e invariância de Galileu.

R. M. Strässle, S. A. Hosseini, I. V. Karlin2026-03-17🌀 nlin

Topology optimization of nonlinear forced response curves via reduction on spectral submanifolds

Este artigo propõe um método eficiente de otimização topológica para curvas de resposta forçada não linear em sistemas de alta dimensão, utilizando a redução de variedades espectrais (SSMs) para calcular analiticamente amplitudes e sensibilidades, permitindo o projeto otimizado de dispositivos MEMS não lineares.

Hongming Liang, Matteo Pozzi, Jacopo Marconi, Shobhit Jain, Mingwu Li2026-03-17⚡ eess

Disorder to Order Transition in 1D non-reciprocal Cahn-Hilliard Model

O artigo investiga a transição de desordem para ordem no modelo unidimensional não recíproco de Cahn-Hilliard, demonstrando que o aumento do parâmetro de não reciprocidade induz uma mudança de estados com defeitos e ondas viajantes desordenadas para configurações com ordem polar global, cujo comportamento específico depende criticamente das condições de contorno aplicadas.

Navdeep Rana, Ramin Golestanian2026-03-17🔬 cond-mat

Mesoscopic Modeling of Structure-Transport Relationships in Dense CNT Films Containing Amorphous Carbon

Este estudo apresenta um modelo de dinâmica molecular de grãos grosseiros em escala mesoscópica que revela como a presença de carbono amorfo e características morfológicas específicas, como alta curvatura e baixa aglomeração, influenciam a conectividade e melhoram o transporte elétrico em filmes densos de nanotubos de carbono.

Yvelin Giret, Filippo Federici Canova, Al-Moatasem El-Sayed, Thomas R. Durrant, Rahul Sen, Harry Luan, Gennadi Bersuker, Alexander L. Shluger, David Z. Gao2026-03-17🔬 cond-mat.mtrl-sci

Nonlinear Unsteady Vortex-Lattice Vortex-Particle Method with Adaptive Wake Conversion for Rotorcraft Aerodynamics

Este estudo apresenta um método de aerodinâmica de rotor não linear e não estacionário que combina a rede de vórtices com partículas, utilizando uma estratégia adaptativa de conversão de esteira para reduzir significativamente o custo computacional e melhorar a robustez, mantendo alta precisão em comparação com simulações URANS e dados experimentais.

Jinbin Fu, Eric Laurendeau2026-03-17🔬 physics