Physik - Statistische Mechanik

Forschung beschäftigt sich mit Scramblon-Dynamik und Informationsverteilung in der Quantenphysik.

Eine Erkundung der Teilchenklassifikation und die Einführung von Transtatistik.

Diese Studie präsentiert eine minimal-invasive Methode zur Erkennung von Strömen und Solitonen in BECs.

Untersuchen, wie klassische und Quantenmechanik in micellaren Lösungen interagieren.

Erforschung der Selbstbewegung und chaotischen Bewegungsmuster von aktivem Material.

Untersuchen, wie Teilchen durch die Effektive Stringtheorie und verwandte Modelle zusammengebunden sind.

Ein neuer Ansatz zum Arrhenius-Gesetz untersucht Teilcheninteraktionen und Fluchtzeiten.

Untersuchung der komplexen magnetischen Verhaltensweisen in ungeordneten Materialien.

Die Beziehung zwischen Fraktalen, Holographie und Gravitation in der theoretischen Physik erkunden.

Untersuchen, wie aktive Nematikas ihre Ordnung und Phasenverhalten verändern.

Ein neues neuronales Netzwerkmodell verbessert Simulationen des Oberflächenwachstums unter verschiedenen Geräuschbedingungen.

Die Komplexität eines eindimensionalen Spinmodells und seine Auswirkungen in der Physik erkunden.

Eine Methode zur Berechnung der Verschränkungssentropie mithilfe von Korrelationsfunktionen in fermionischen Systemen.

Erforschen, wie Komplexitätsmasse Informationen in fermionischen Systemen darstellen und welche Bedeutung das hat.

Untersuchen, wie unterschiedliche Partikelformen die Schmelzprozesse beeinflussen.

Eine Studie zeigt, wie selbstantriebende Partikel durch einzigartige Interaktionen Muster bilden.

Forschung beleuchtet bosonische Gase bei niedrigen Temperaturen und ihr Verhalten.

Untersuchung der Fliesseigenschaften von Schüttgütern und ihrer Bedeutung in verschiedenen Branchen.

Ein Blick auf das Verhalten und die Anwendungen von geladenen Teilchenflüssigkeiten.

Diese Studie untersucht, wie Thermodynamik mit dem Ladungsfluss in Quantenpunkten interagiert.

Analysieren, wie Quantenysteme auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren.

Lern, wie Tensor-Netzwerke komplizierte Daten im Machine Learning vereinfachen können.

Untersuchung von Schleifenstrukturen in Antiferromagneten und ihren temperaturabhängigen Veränderungen.

Dieser Artikel bespricht Methoden zur Analyse von chemischen Reaktionsnetzwerken mit modernen Datentechniken.

Die Bedeutung von Quantenphasenübergängen im Potts-Kettenmodell erkunden.

Ein neuer Ansatz verbessert die Studien zu magnetischen Wechselwirkungen in komplexen Materialien.

Dieses Modell hilft, die Bewegungen von Teilchen zu untersuchen, die von äusseren Kräften in verschiedenen Systemen beeinflusst werden.

Ein Blick auf einmalige Messschemata in der Quanten-Thermodynamik und deren Einfluss.

Untersuchen, wie Lärm das Verhalten von komplexen Systemen mit Grenzzyklen beeinflusst.

Eine Studie zeigt, wie stochastisches Zurücksetzen den Energieverbrauch und den Informationsverlust beeinflusst.

Erschliessen, wie verbesserte Sampling-Methoden und maschinelles Lernen Molekulardynamik-Simulationen verbessern.

Die Untersuchung der Entwicklung von Synchronisation von klassischen Modellen zu quantenmechanischen Systemen.

Forschung zeigt einzigartige Verhaltensweisen in aktiven glasbildenden Flüssigkeiten, die traditionelle Prinzipien in Frage stellen.

Neuere Erkenntnisse zu regulären Lösungen in der Yang-Baxter-Gleichung bringen integrable Modelle voran.

Analyse der Teamleistung und Wettbewerbsbalance bei Radrennen mithilfe von Shannon-Entropie und HHI.

Dieser Artikel untersucht, wie sich Teilchen verhalten, wenn sie in engen Räumen eingeschlossen sind.

Dieser Artikel untersucht, wie Spins sich verhalten, wenn sie mit mehreren Umgebungen gekoppelt sind.

Die Verbindung zwischen Thermodynamik und Quanteninformation für effiziente Technologie erkunden.

Eine Studie darüber, wie Quantensysteme sich vermischen und über die Zeit entwickeln.

Wiederholte Messungen beeinflussen die Teilchenbewegung in ungeordneten Materialien.