1240 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 propõe um quadro de projeto de topologia baseado em dados (DDTD) computacionalmente eficiente e independente de conjuntos de dados iniciais de alta entropia, utilizando um módulo de mutação independente da malha e um algoritmo de identificação rápida não baseado em IA para superar limitações de otimos locais e gargalos computacionais em problemas de engenharia não lineares.
Este artigo apresenta o desenvolvimento de um método de redução de dados e a validação da simulação Monte Carlo "Prompt" do CSNS para reproduzir com precisão a resposta instrumental e as seções de choque de espalhamento de nêutrons térmicos em experimentos de água leve e pesada, demonstrando a capacidade do modelo de corrigir efeitos de inelasticidade e múltiplo espalhamento.
Este artigo demonstra que as características macroscópicas do fluxo bifásico em meios porosos podem ser previstas mapeando a distribuição de gotículas em um modelo de vidro de spins, revelando que a transição para o regime de fluxo não linear e com histerese corresponde a uma transição de fase vítrea dinâmica.
Este artigo deriva fórmulas integrais e expressões fechadas para o produto tensorial esférico vetorial, permitindo uma simulação eficiente do produto de Clebsch-Gordan com uma redução de 9 vezes nas avaliações e facilitando sua aplicação em redes neurais equivariantes a SO(3).
O artigo apresenta o NATPS, um novo método que combina a dinâmica reversível no tempo MASH com a amostragem de trajetórias de transição para simular com eficiência eventos não adiabáticos raros em fotoquímica, reduzindo significativamente o custo computacional em comparação com abordagens tradicionais.
O artigo apresenta o \texttt{featom}, um código de código aberto em Fortran 2008 que implementa um solver de elementos finitos de alta ordem para as equações de Schrödinger, Dirac e Kohn-Sham, alcançando alta precisão e desempenho superior ao solver \texttt{dftatom} através de técnicas como o uso de formas assintóticas e uma abordagem de Hamiltoniano quadrado para eliminar estados espúrios.
O artigo demonstra que o movimento direcionado de condensados líquidos intracelulares em gradientes de concentração é impulsionado por reações bioquímicas que geram fluxos internos devido à incompressibilidade e assimetrias reacionais, fornecendo um mecanismo fundamental para a organização espacial de organelas sem membrana.
Este artigo apresenta o FourierSpecNet, uma arquitetura híbrida que integra o método espectral de Fourier com aprendizado profundo para aproximar com eficiência o operador de colisão da equação de Boltzmann, oferecendo precisão competitiva, redução significativa de custo computacional e capacidade de super-resolução zero-shot para cenários elásticos e inelásticos.
Este artigo apresenta um pré-condicionador eficiente derivado do tensor métrico para acelerar a otimização baseada em gradiente de estados emparelhados entrelaçados projetados infinitos (iPEPS), superando desafios de custo computacional e paisagens de otimização mal condicionadas em sistemas quânticos de muitos corpos.
Este artigo apresenta um método de visualização e validação de caminhos de reação que mapeia trajetórias em projeções bidimensionais baseadas em RMSD corrigido por permutação, utilizando superfícies de energia coloridas geradas por processos gaussianos para superar as limitações das análises unidimensionais tradicionais e permitir a comparação estrutural de diferentes métodos de otimização.