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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.

Cosserat micropolar and couple-stress elasticity models of flexomagnetism at finite deformations

Este artigo propõe modelos contínuos não lineares de flexomagnetismo baseados na teoria de Cosserat e no estresse de par, que acoplam o tensor de micro-deslocação ao vetor de magnetização via um invariante de Lifshitz, permitindo a descrição de materiais centrosimétricos e cúbicos com um número reduzido de constantes flexomagnéticas e validando a abordagem através de formulações variacionais e resultados numéricos em nano-vigas.

Adam Sky, David Codony, Stephan Rudykh, Andreas Zilian, Stéphane P. A. Bordas, Patrizio Neff2026-03-17🔢 math-ph

Predicting the Thermal Conductivity Collapse in SWCNT Bundles: The Interplay of Symmetry Breaking and Scattering Revealed by Machine-Learning-Driven Quantum Transport

Este estudo combina potenciais de neuroevolução baseados em aprendizado de máquina com a equação de transporte de Boltzmann para revelar que a ruptura de simetria e o surgimento de novos modos de fônons intertubulares, descritos corretamente apenas com estatísticas quânticas de Bose-Einstein, são os mecanismos responsáveis pela drástica supressão da condutividade térmica em feixes de nanotubos de carbono de parede única.

Feng Tao, Xiaoliang Zhang, Dawei Tang, Shigeo Maruyama, Ya Feng2026-03-17🔬 cond-mat.mes-hall

Hadamard regularization of open quantum systems coupled to unstructured environments in the Schwinger-Keldysh formalism

Este artigo propõe um algoritmo de passo temporal baseado na regularização de Hadamard, dentro do formalismo de Schwinger-Keldysh, para resolver eficientemente as equações de Kadanoff-Baym de um oscilador harmônico quântico amortecido, permitindo capturar efeitos não-Markovianos e de renormalização em escalas de tempo lentas sem a proibitiva complexidade computacional associada à separação de escalas entre o sistema e o ambiente.

Jakob Dolgner2026-03-17⚛️ quant-ph

Distance learning from projective measurements as an information-geometric probe of many-body physics

O artigo propõe uma abordagem de "aprendizado de distância" que utiliza um discriminador neural para inferir diretamente as distâncias estatísticas entre estados quânticos a partir de medições projetivas, permitindo a identificação de regimes de correlação, a reconstrução de diagramas de fase e a determinação de expoentes críticos e classes de universalidade em diversos sistemas de muitos corpos sem a necessidade de aprendizado de representações.

Oleksii Malyshev, Simon M. Linsel, Fabian Grusdt, Annabelle Bohrdt, Eugene Demler, Ivan Morera2026-03-17⚛️ quant-ph

A robust high-resolution algorithm for quadrature-based moment methods applied to high-speed polydisperse multiphase flows

Este artigo apresenta um método Euleriano de alta resolução baseado em momentos quadráticos para simular fluxos multifásicos granulares polidispersos de alta velocidade, incorporando efeitos como colisões, arrasto e transferência de calor, e validado através de diversos experimentos numéricos que demonstram sua eficácia em problemas complexos de interação entre choques e partículas.

Jacob W. Posey, Rodney O. Fox, Ryan W. Houim2026-03-17🔬 physics