Physik - Ungeordnete Systeme und neuronale Netze

Die Untersuchung von chiralen Materialien durch Topologie gibt Einblicke in ihr Verhalten und ihre Eigenschaften.

Ising-Maschinen zielen darauf ab, effiziente Lösungen für komplexe Probleme mit niedrigem Energieverbrauch zu finden.

Untersuchen, wie sich Transformer-Modelle mit Grösse und Komplexität verbessern.

Die Studie analysiert die Verallgemeinerung und Leistung von Ridge-Regression mit zufälligen Features anhand von Eigenwerten.

Eine Studie zur Verbesserung des Trainings von neuronalen Netzen mit nicht-differenzierbaren Aktivierungsfunktionen.

Dieser Artikel handelt davon, wie tiefe neuronale Netzwerke Sprache durch die Vorhersage des nächsten Tokens lernen.

Dieser Artikel bespricht, wie Neuronmodelle helfen, komplexe Gehirnaktivitäten zu analysieren.

Diese Studie untersucht, wie Unordnung die Teilchenlokalisierung in einem leiterförmigen Quantensystem beeinflusst.

Diese Studie zeigt, wie ungeordnete Materialien unter Druck reagieren.

Untersuchung von kurzreichweiten Ordnung und lokalen Verzerrungen in Hochentropieoxidien.

Diese Studie untersucht stabile Konfigurationen in äussertotalistischen zellulären Automaten auf zufälligen regulären Graphen.

Eine Studie zeigt, wie elektrische Felder die Materialeigenschaften in Quasikristallen und Systemen mit dem quanten Hall-Effekt verändern.

In diesem Artikel wird untersucht, wie Leerstellen die einzigartigen Eigenschaften von Graphen und dessen mögliche Anwendungen beeinflussen.

Eine Erkundung der bedeutenden Versuche, die Riemannsche Vermutung zu beweisen.

Ein Blick auf SPIMs und ihr Potenzial bei Optimierungsproblemen.

Untersuchen, wie Mischstrategien die Zusammenarbeit zwischen Individuen fördern.

Dieser Artikel untersucht, wie Vorurteile während des Trainings von Machine-Learning-Modellen entstehen.

Diese Studie untersucht Quasikristalle und ihr Verhalten unter verschiedenen Bedingungen.

Forschung zeigt, wie Nichtlinearität die Wellenlokalisation in ungeordneten Umgebungen beeinflusst.

Erforsche, wie Temperatureinstellungen die Textgenerierung in Sprachmodellen beeinflussen.

Ein Blick darauf, wie Temperatur leitfähige Polymerverbunde und ihre elektrischen Eigenschaften beeinflusst.

Neues Ising-Maschinenmodell verbessert die Lösung von Optimierungsproblemen und die Rechenleistung.

Eine Erkundung, wie Brillen im Laufe der Zeit altern und sich entwickeln.

Die Möglichkeit von Zeitkristallen in der nächsten Generation von Quanten-Geräten erkunden.

Neue Erkenntnisse zeigen, wie Unordnung quanten-anomalien in Materialien beeinflusst.

Untersuchen, wie die mittlere Reichweite die Eigenschaften von Silikatgläsern beeinflusst.

Ein Überblick über molekulare ultrakalte Plasmas und ihr einzigartiges Verhalten.

Forschung zeigt, wie neuronale Netzwerke Schwierigkeiten haben, in Anwendungen der Quantenphysik zu verallgemeinern.

Eine neue Methode verbessert die Messstrategien für Quantensysteme.

Eine Studie über die Lernfähigkeiten von grossen Sprachmodellen bei Aufgaben der modularen Arithmetik.

Dieser Artikel untersucht Lösungen für Oversmoothing in Graph-Neural-Netzwerken, wobei der Schwerpunkt auf GCNs liegt.

Der hybride Ansatz verbessert Simulationen von komplexen molekularen Verhaltensweisen, indem er Expertenwissen und Daten nutzt.

Untersuchung von Lokalisationseffekten in quasiperiodischen Systemen durch das IAAF-Modell.

Ein Blick in die Geschichte und Eigenschaften von Glas und Feststoffen.

Diese Studie zeigt neue Phasen in höherordentlichen topologischen Isolatoren durch quasiperiodische Modulation.

Erforschung von Monte-Carlo-Methoden zur Untersuchung des Verhaltens von glasbildenden Flüssigkeiten.

Dieser Ansatz verbindet Physik mit Optimierung für bessere Lösungen.

Ein Blick darauf, wie Substanzen sich durch verschiedene Medien verbreiten.

Untersuchung, wie Unordnung das Verhalten von Elektronen in fortschrittlichen Materialien beeinflusst.

Lern, wie Dotierstoffe in magnetischen Strukturen interagieren und welche überraschenden Verhaltensweisen sie zeigen.