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.

Pole-Expansion of the T-Matrix Based on a Matrix-Valued AAA-Algorithm

Este artigo apresenta um método baseado no algoritmo AAA matricial para representar a matriz T de espalhamento via expansão em polos, permitindo uma descrição eficiente e fisicamente interpretável da resposta dispersiva em frequência com baixo custo computacional e memória, além de disponibilizar ferramentas de código aberto para a comunidade.

Jan David Fischbach, Fridtjof Betz, Lukas Rebholz, Puneet Garg, Kristina Frizyuk, Felix Binkowski, Sven Burger, Martin Hammerschmidt, Carsten Rockstuhl2026-02-23🔬 physics.optics

Machine Learning Hamiltonians are Accurate Energy-Force Predictors

O artigo apresenta o QHFlow2, um modelo de Hamiltoniano de aprendizado de máquina que, ao ser avaliado diretamente na previsão de energias e forças, supera os métodos anteriores alcançando precisão de forças comparável ao NequIP e reduzindo o erro de energia em até 20 vezes em relação ao MACE.

Seongsu Kim, Chanhui Lee, Yoonho Kim, Seongjun Yun, Honghui Kim, Nayoung Kim, Changyoung Park, Sehui Han, Sungbin Lim, Sungsoo Ahn2026-02-20🔬 cond-mat.mtrl-sci

Synergizing Transport-Based Generative Models and Latent Geometry for Stochastic Closure Modeling

Este artigo demonstra que o uso de modelos de correspondência de fluxo em um espaço latente de baixa dimensão, combinado com técnicas de regularização para preservar a geometria e a fidelidade física, permite a criação de modelos de fechamento estocástico para fluxos de Kolmogorov que são até duas ordens de magnitude mais rápidos que os métodos baseados em difusão, mantendo a qualidade das amostras e a eficiência com poucos dados.

Xinghao Dong, Huchen Yang, Jin-long Wu2026-02-20🤖 cs.LG

Modeling of Relativistic Plasmas with a Conservative Discontinuous Galerkin Method

O artigo apresenta um novo método numérico conservador e livre de ruído, baseado no método de Galerkin descontínuo, para resolver o sistema de equações Vlasov-Maxwell relativístico em ambientes de alta densidade de energia, permitindo a análise detalhada de fenômenos como produção de pares QED e reconexão magnética.

James Juno, Grant Johnson, Alexander Philippov, Ammar Hakim, Alexander Chernoglazov, Shuzhe Zeng2026-02-20🔭 astro-ph

A fluctuating lattice Boltzmann formulation based on orthogonal central moments

Este trabalho desenvolve uma formulação de Boltzmann em rede flutuante baseada em momentos centrais ortogonais que introduz forçamento estocástico diretamente no espaço dos momentos, garantindo a satisfação exata do teorema flutuação-dissipação, a equipartição de energia e estabilidade numérica superior, inclusive no regime de sobre-relaxação, para simulações de hidrodinâmica flutuante em escalas mesoscópicas.

Alessandro De Rosis, Yang Zhou2026-02-19🔬 physics

Understanding the influence of yttrium on the dominant twinning mode and local mechanical field evolution in extruded Mg-Y alloys

Este estudo investiga a influência do ítrio na atividade de maclação e na evolução dos campos mecânicos locais em ligas Mg-Y extrudadas, revelando que o aumento do teor de ítrio suprime a formação de maclas TT1, promove a ativação de maclas TT2 e altera as razões de tensão crítica de cisalhamento, resultando em maior acumulação de deformação local nas regiões de maclas TT2.

Chaitali Patil, Qianying Shi, Abhishek Kumar, Veera Sundararaghavan, John Allison2026-02-19🔬 cond-mat.mtrl-sci