Physik - Ungeordnete Systeme und neuronale Netze

Untersuchen, wie tiefe Glaubensnetzwerke aus Daten lernen und komplexe Darstellungen erstellen können.

Die Verbindung zwischen fraktalen Gittern und topologischen Isolatoren erkunden.

Die Untersuchung der Beziehung zwischen Many-Body-Lokalisierung und thermischen Zuständen in der Physik.

Lerne, wie multi-modales Lernen die Effektivität der Datenanalyse steigert.

Forscher zeigen neue Mechanismen der Teilchen-Delokalisierung mithilfe von Vakuumschwankungen in Quantensystemen.

Eine Studie über Gehirnnetzwerke bei Menschen, Fruchtfliegen und Mäusen zeigt einzigartige Verbindungs-muster.

Eintauchen in die Many-Body-Lokalisierung und das Verhalten der Energielevel in der Quantenphysik.

Ein Blick auf die Mechanismen, die die Resistivität in Materialien beeinflussen.

Erforschen, wie sich Gewichtsmatrizen während des Trainings im Machine Learning entwickeln.

Erforschen, wie chaotische Systeme sich verhalten und welche Auswirkungen ihre Irreversibilität in verschiedenen Bereichen hat.

Die komplexen Verhaltensweisen von Materialien mit nicht richtig ausgerichteten Bausteinen erkunden.

Wissenschaftler untersuchen Chimärenzustände, um die Gehirnfunktion und die Kommunikation zwischen Neuronengruppen zu verstehen.

Ein genauerer Blick darauf, wie das Hypersphärenmodell hilft, viskose Flüssigkeiten zu verstehen.

Untersuchen, wie Vielkörper-Systeme der Thermalisierung widerstehen und ihre lokalisierten Zustände behalten.

Erforschen, wie nicht-lineare Reaktionen die Entscheidungsfindung in sozialen Gruppen verbessern.

Forschungen zeigen, wie Igel-Defekte das Verhalten von Glas unter Stress beeinflussen.

Neue Erkenntnisse über quantenmechanische Oszillationen geben Einblicke in elektronische Materialien und das Verhalten von Quasipartikeln.

Dieser Artikel untersucht Quantenchaos über Korrelationsfunktionen und verschiedene Modelle.

CoTra bietet Einblicke in die Klassifizierung von Quantenphasen und Korrelationen.

Studie untersucht, wie Natrium die Wärmeleitfähigkeit in Natriumsilikatgläsern beeinflusst.

Forschung zeigt das Verhalten von elektrischen und thermischen Eigenschaften in 2D-topologischen Materialien.

Neue Spintronic-Technologie steigert die Effizienz und Genauigkeit der Verarbeitung von Zeitseriendaten.

Untersuchen, wie Transformer aus dem Kontext lernen, ohne dass sie neu trainiert werden müssen.

Neue Forschungen zeigen, dass Kohlenstoff-Nanoschnecken die elektrische Leitfähigkeit unter magnetischem Einfluss stark verbessern können.

Dieser Artikel untersucht den Schermodul und die Volumenrelaxation in hoch-entropy metallischen Gläsern.

Forschung zeigt, dass wichtige Faktoren die Koerzitivität in SmCo-1:7-Magneten beeinflussen.

DULQA verbessert das Problemlösen, indem es aus Erfahrungen lernt und sich an Herausforderungen anpasst.

In diesem Artikel wird besprochen, wie Unordnung das Verhalten von Chern-Hopf-Isolatoren beeinflusst.

Ein Blick darauf, wie Dekohärenz Quanten Systeme und deren Symmetrien beeinflusst.

Ein tiefgehender Blick auf die Komplexität des binären symmetrischen Perzeptrons.

Chaotische Ising-Maschinen kombinieren einzigartige Rechenmethoden zur Lösung komplexer Probleme.

Die Erkundung des überraschenden Ordnungsverhaltens in physikalischen Systemen, insbesondere in Rochelle-Salz.

Untersuchung, wie neuromorphe Computer die Funktionen des menschlichen Gehirns nachahmen.

Forschung mit Quantum ESPRESSO zeigt das Verhalten von Materialien auf molekularer Ebene.

Erkunde das Potenzial von Physikalischen Neuronalen Netzen, um die Recheneffizienz zu verändern.

Forschung zeigt neue Materialverhalten durch Lichtinteraktionen in Kavitäten.

Die Erforschung der Beziehung zwischen neuronalen Netzen und Spinmodellen während des Trainings.

Forschung zeigt eine einzigartige Symmetrie-Restaurierung in vielen-körper-lokalisierenden Systemen durch den Mpemba-Effekt.

Forschung zu Rydberg-Atomen gibt Einblicke in Quantensysteme und die Dynamik von Unordnung.

Eine Untersuchung von zerknüllten Blättern und ihrem überraschenden Verhalten in der Materialwissenschaft.