Physik - Ungeordnete Systeme und neuronale Netze

Eine Studie zeigt, wie elektrische Felder das Verhalten von Partikeln in spiralförmigen Strukturen beeinflussen.

Die Rolle von Asymmetrie in menschlichen Verbindungen untersuchen.

Die richtige Initialisierung von Gewichten und Biases hat einen grossen Einfluss auf die Effizienz des Trainings von tiefen neuronalen Netzen.

Die Forschung untersucht Muster in komplexen Datensätzen mit Techniken der statistischen Physik.

Die Erforschung der Schnittstelle von hyperbolischen Gitterstrukturen und nicht-hermitischer Physik für mögliche Durchbrüche.

Ein Überblick über die Theorie des schwachen Rauschens und ihre Rolle beim Verständnis von gerichteten Polymeren.

Untersuchen, wie Verunreinigungen die Elektroneneigenschaften in modernen Materialien beeinflussen.

Untersuchung der Rolle von Mobilitätskanten in Einzelteilchen- und Viele-Körper-Modellen.

Untersuchung, wie Netzwerke chaotischer Systeme im Laufe der Zeit Synchronisation erreichen.

In diesem Artikel geht's um die Rolle von maschinellem Lernen beim Verstehen der Wärmeleitfähigkeit.

Untersuchung der Synchronisation in neuronalen Netzwerken und Stromnetzen durch chimärenähnliche Zustände.

Entdecke, wie du die Effizienz im Machine Learning und in der Datenverarbeitung verbessern kannst.

Neue Methoden nutzen Quantencomputing, um Kristallstrukturen effektiv vorherzusagen.

Lern, wie Ensemble-Lernen die Vorhersagegenauigkeit trotz Rauschen verbessert.

Erforschen der Auswirkungen von Unordnung auf das Verhalten von Elektronen durch Anderson-Lokalisierung in Materialien.

Forschung untersucht, wie Querkräfte die Partikeldynamik und das Sampling in dichten Flüssigkeiten beeinflussen.

Dieser Artikel untersucht die Oberflächenwachstumsdynamik in angetriebenen eindimensionalen Quantensystemen.

Untersuchen, wie Salz die Fähigkeit von Wasser beeinflusst, elektrische Signale zu übertragen.

Das Verstehen von Clustern kann Geheimnisse über komplexe Systeme und Phasenübergänge enthüllen.

Ein Blick darauf, wie Agenten in ihren Umgebungen lernen und sich verbessern.

Erkunde die Grundlagen und Anwendungen von zweilagigen neuronalen Netzwerken.

Untersuchen, wie die Beobachtungszeit Entscheidungen und die Informationsverarbeitung beeinflusst.

Forschung zeigt komplizierte Lichtverhalten in ungeordneten Systemen, was Auswirkungen auf die Technologie hat.

Dieser Artikel bespricht eine neue Methode zum Reinigen von verrauschten Bildern mit quantentechnischen Ansätzen.

Eine neuartige Methode kombiniert Maschinenlernen mit klassischer Mechanik, um physikalische Systeme zu analysieren.

Entdecke, wie PINNs Physik und Daten kombinieren, um Gleichungen zu lösen.

Forscher nutzen Quantencomputer, um komplexe Quantensysteme und Lokalisierung besser zu verstehen.

BAMs erkennen und erinnern Muster effizient durch neuronale Verbindungen.

Studie zeigt Phasenübergänge und schnelles Scrambling in nur-Messung-Quantenkreisen.

Diese Studie untersucht das Verhalten von glasartigen Materialien beim Abkühlen und deren Teilcheninteraktionen.

Studie untersucht Phasenübergänge in XXZ-Spin-Ketten, die von lokalen Bädern beeinflusst werden.

Optische Systeme könnten das Deep Learning revolutionieren, indem sie Daten schneller und effizienter verarbeiten.

Eine Studie zum anomalous Hall-Effekt in einzigartigen Materialien.

In diesem Artikel wird untersucht, wie Unordnung das Schmelzen in zweidimensionalen Materialien beeinflusst.

Ein neues Framework gibt Aufschluss darüber, wie neuronale Netzwerke lernen und funktionieren.

Die Geheimnisse hinter der Bildung und dem Verhalten von glasartigen Materialien erkunden.

Untersuchen, wie einstellbare Parameter die Teilchenmobilität in quasiperiodischen Gitter-Systemen beeinflussen.

Erkunde, wie sich FCNs und CNNs in der Merkmalslernen und Leistung unterscheiden.

Forscher untersuchen die Many-Body-Lokalisierung unter kontinuierlichen Messungen und Umweltinteraktionen.

Untersuchen, wie Unordnung und Kopplung das Verhalten von Partikeln in der Quantenmechanik beeinflussen.