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Este artigo desenvolve um modelo analítico baseado nas equações de Alexeev que descreve perfis de velocidade em escoamentos turbulentos e identifica soluções do tipo "kink" para o componente turbulento, interpretando-as como a formação analítica de estrias (streaks) coerentes na parede.
Este estudo investiga teoricamente o processo de leitura de qubits de spin baseados em transistores de gate-all-around (GAA) por meio de simulações TCAD e SPICE, demonstrando que um circuito de leitura CMOS convencional com amplificador de sensores pode detectar efetivamente os estados do qubit através do controle dinâmico da tensão aplicada.
Este artigo demonstra que o grupo de renormalização de tensores (TRG) oferece um quadro eficiente para calcular funções de partição torcidas por simetria, permitindo detectar transições de quebra espontânea de simetria e estudar fenômenos críticos, como a determinação precisa de temperaturas críticas e expoentes nos modelos Ising bidimensional e tridimensional, bem como a transição BKT no modelo bidimensional.
O artigo apresenta o método SESCC, que utiliza a correlação cruzada entre velocidades de movimento próprio e resíduos posicionais para datar catálogos estelares antigos, demonstrando que o Almagesto tem origem no período pré-cristão, consistente com Hiparco e inconsistente com Ptolomeu.
Este trabalho demonstra que a densidade de instâncias (quantidade de rostos) é um fator intrínseco e quantificável de complexidade de dados, onde o aumento da densidade degrada monotonamente o desempenho dos modelos e causa uma falha de generalização sistemática, mesmo quando os dados são perfeitamente balanceados por classe.
Este artigo propõe um framework de otimização de portfólio assistido por aprendizado de máquina que utiliza um pipeline de ensino-aprendizagem com dados sintéticos e modelos Bayesianos e determinísticos para superar a escassez de dados e a incerteza de regimes, demonstrando robustez e desempenho superior ao otimizador CVaR em ambientes de mercado reais.
O artigo apresenta a equação de Hamilton-Jacobi como uma redução de modelo que elimina graus de liberdade de velocidade, permitindo sua extensão para sistemas newtonianos com forças não conservativas e dissipativas, o que, através de uma aproximação de óptica geométrica, leva a uma equação de Schrödinger dissipativa.
O artigo defende uma perspectiva pragmática da teoria quântica, na qual os estados e resultados de medição são fatos perspectivos relativos a um contexto físico, resolvendo assim o problema da medição e da não-localidade, enquanto sustenta que a teoria permanece objetivamente válida para a ciência porque os resultados reais ocorrem em um único contexto de avaliação que gera estatísticas confiáveis.
Este artigo apresenta uma abordagem inovadora que combina Redes Neurais Informadas por Física (PINN) com o Método de Boltzmann em Rede (LBM) para prever com alta precisão e custos computacionais drasticamente reduzidos o escoamento de fluidos não estacionários em microcanais com paredes rugosas de geometria fractal.
Utilizando dados do telescópio Fermi-LAT e do Dark Energy Survey, os autores detectaram uma correlação estatística significativa entre o fundo de raios gama não resolvido e a distribuição de matéria no universo, confirmando sua origem extragaláctica e revelando que as fontes que o compõem possuem propriedades distintas das populações de raios gama já resolvidas.