Physik - Ungeordnete Systeme und neuronale Netze

Forschung zeigt, dass maschinelles Lernen die spektralen Dichten in Quantensystemen effektiv klassifizieren kann.

Eine Übersicht über Hopfield-Netzwerke, die sich mit Generalisierung und Overfitting beschäftigen.

Forschung zeigt die Dynamik zwischen vielen Körpern Lokalisierung und ergodischen Blasen.

Wie negative Krümmung die Teilchenbewegung in Quantensystemen beeinflusst.

Chygraphs helfen, komplexe Netzwerkverbindungen effektiv zu analysieren.

Dieser Artikel untersucht, wie fehlende Atome den Magnetismus in Ising-Ketten beeinflussen.

Die Forschung stellt ein Modell vor, um Glasmaterialien und ihre Eigenschaften besser zu verstehen.

Untersuchen, wie Unordnung die elektronischen Eigenschaften von Graphen und die Dynamik von Quasiteilchen beeinflusst.

Diese Studie untersucht die einzigartigen Eigenschaften und Verhaltensweisen von metallischen und Tellurglas.

Ein Blick auf die klassische Schatten-Tomographie und ihren Einfluss auf die Analyse von Quantenstaaten.

Untersuche die Auswirkungen von Unordnung und Temperatur auf die Eigenschaften von Bilanen-Graphen.

Untersuchen von einzigartigen Eigenschaften und möglichen Anwendungen von quartischen Dispersionsmaterialien.

Eine frische Perspektive auf tiefe neuronale Netzwerke mit mathematischen Prinzipien.

Mechanische Systeme bieten neue Möglichkeiten, Daten ohne Elektronik zu verarbeiten.

Forschung zeigt, wie strukturierte Zufälligkeit das Verhalten hybrider Quanten-Schaltkreise verändert.

Studie zeigt komplexe Interaktionen von geladenen Teilchen in Plasmen.

Ein Blick darauf, wie Gläser und Gele im Laufe der Zeit auf Stress reagieren.

Ein Blick auf das seltsame Verhalten von Teilchen in topologischen Isolatoren.

Forscher nutzen neuronale Netzwerke, um komplexe nicht-stöchiometrische Materialien besser zu modellieren.

Untersuchung des komplexen Verhaltens von Materialien während der Supraleiter-Isolator-Übergänge.

Quanten-Techniken verändern generative Modelle zur Datengenerierung.

Neue Algorithmen verbessern die Gedächtnisabruf in Hopfield-Netzwerken für bessere Leistung.

Erkunde die einzigartigen Eigenschaften von nicht-hermiteschen und hermiteschen Gittern.

Eine Übersicht über die Wigner-Reaktionsmatrix und ihre Rolle bei Welleninteraktionen.

Erforsche, wie Netzwerke sich mit neuen Verbindungen entwickeln und was das bedeutet.

Studie untersucht, wie Wellen mit Materialien interagieren, die mit Partikeln gefüllt sind.

Diese Forschung nutzt Quantensysteme, um komplexe Optimierungsprobleme wie Max-Cut und MIS zu lösen.

Erkunde die einzigartigen Eigenschaften von Spinflüssigkeiten in nicht-periodischen quasikristallinen Strukturen.

Entdecke, wie Wellen uns helfen, genaue Informationen über Objekte zu sammeln.

Neue PBMG-Methode verbessert die Sampling-Effizienz in Gittermodellen und kritischen Bereichen.

Aktuelle Forschung zeigt einzigartige Verhaltensweisen von glasartigen Materialien in verschiedenen Dimensionen.

Ein Deep-Learning-Ansatz verbessert die Hamiltonian-Rekonstruktion für Quanten-Simulationen.

Neuer Ansatz verbessert die Vorhersagen von Glaseigenschaften mit maschinellem Lernen und Expertenwissen.

Studie untersucht, wie Paar-Hopping Phasenübergänge bei spinlosen Fermionen beeinflusst.

Die Erforschung der Auswirkungen von elektrischer magnetochiraler Anisotropie in Tellurkristallen.

Die Rolle von neuronalen Netzen bei der Darstellung komplexer Quantenvielkörperzustände erkunden.

Ein Blick darauf, wie Nichtgleichgewichtszustände biologische Prozesse und Interaktionen beeinflussen.

Erforschen, wie Zufall den Erfolg in quantenbasierten Spielen und Aufgaben beeinflussen kann.

Ein Überblick über freie Energie in komplexen Systemen wie Spin-Gläsern.

Diese Studie untersucht, wie Postprocessing die Effizienz von Bayesian-Optimierung bei komplexen Problemen verbessert.