Physik - Ungeordnete Systeme und neuronale Netze

Zeitkristalle stellen unsere Sicht auf Stabilität in der Physik und in Quantensystemen in Frage.

Dieser Artikel untersucht die Rolle von Symmetrien in ungeordneten Systemen innerhalb der Quantenfeldtheorien.

Ein Blick auf die Pseudolücke-Phase und ihre Bedeutung für die Hochtemperatur-Supraleitung.

Untersuchen, wie granulare Materialien auf Hochgeschwindigkeitsimpakte und Energieverluste reagieren.

Ein neues Machine-Learning-Framework verbessert die Identifizierung von mathematischen Gleichungen aus Daten.

Maschinelles Lernen verbessert die Knotenkategorisierung und -lokalisierung in der Wissenschaft.

Erforschung von Wellenverhalten und Intensitätsverteilungen in chaotischen Hohlräumen.

Diese Studie untersucht, wie binäre Flüssigkeiten mit Zufälligkeit und Phasverhalten interagieren.

Untersuchung von messungsinduzierten Phasentransitionen in Quantenkreisen und deren Auswirkungen.

Forschung zu einzigartigen Materialien, die elektromagnetische Wellen manipulieren, eröffnet neue Technologiewege.

Diese Studie untersucht die Gehirnaktivitätsmuster bei Alzheimer-Patienten und gesunden Personen.

Eine Studie zeigt effektive Strategien, um Ziele unter unterschiedlichen Bedingungen zu finden.

Deep Learning verbessert die Vorhersagen in quantenmechanischen Ising-Modellen und optimiert die Energieberechnungen.

Untersuchen, wie topologische Defekte in Gläsern ihr Verhalten unter Stress beeinflussen.

Untersuchung, wie Fermionen-Lochpaare sich bei zufälliger Streuung und Distanz verhalten.

Eine Studie zeigt, wie Defekte das Verhalten von metallischen Gläsern bei Temperaturänderungen beeinflussen.

Untersuchen, wie Wasserstoffbrückenbindungen die Eigenschaften von grünem fluorescentem Protein beeinflussen.

In diesem Artikel geht's darum, wie sich bewegende Teilchen auf das Versagen von Gläsern unter Stress auswirken.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersage von Phasenänderungen in Materialien mithilfe von unüberwachtem maschinellen Lernen.

Die Auswirkungen von Unordnung auf drittes Ordnung topologische Anderson-Isolatoren erforschen.

Die Dynamik von Genotyp und Phänotyp in der Evolution erkunden.

Forschung zeigt, dass Attraktoren exponentiell wachsen, wenn Kauffman-Netzwerke grösser werden.

Ein Blick darauf, wie Materialien im Laufe der Zeit altern, nachdem sie gestört wurden.

Diese Studie zeigt die komplexen Verhaltensweisen von metallischen Gläsern während ihrer Übergangsphase.

KI-Systeme müssen sich weiterentwickeln, um menschliche Intelligenz durch Lernen und Denken zu erreichen.

Eine neue Methode erkunden, um das Verhalten des Ising-Modells zu verstehen.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit dem Konzept der kritischen Hirnaktivität und seiner Bedeutung für kognitive Funktionen.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um komplexe Quantensysteme mit verrauschten Daten zu analysieren.

Eine neue Methode zeigt, wie amorphe Feststoffe auf Stress und Alterung reagieren.

Untersuchen, wie Geräusche chaotische Karten-Netzwerke beeinflussen und Chimärenzustände erzeugen.

Dieser Artikel untersucht, wie Magnetfelder das Verhalten von Elektronen in rhomboedrischem Multilagen-Graphen beeinflussen.

Untersuchung der Beziehung zwischen lokalen Minima und Energiezuständen in quantenmechanischen Systemen.

Die Studie über topologische Anderson-Isolatoren zeigt komplexe Lokalisationseffekte.

Eine Studie zeigt, wie Verunreinigungen in einem geneigten Gitter von Teilchen sich verhalten.

Untersuchen der komplexen Verhaltensweisen von Wellenfunktionen in ungeordneten Systemen.

Untersuchung der komplexen magnetischen Verhaltensweisen in ungeordneten Materialien.

Ein Blick auf extreme positive Magnetoresistenz und ihre Bedeutung in der Materialwissenschaft.

Untersuchen, wie Unordnung und Elektroneninteraktionen die Relaxationsdynamik in Materialien beeinflussen.

Untersuchen, wie die Hessian-Matrix die Entscheidungsgrenzen von neuronalen Netzen und die Generalisierung beeinflusst.

Dieser Artikel untersucht, wie das Gleichgewicht der Neuronenaktivität die Gehirnfunktion beeinflusst.