Physik - Ungeordnete Systeme und neuronale Netze

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.

Die Erforschung des torischen Codes mit maschinellem Lernen für Fortschritte in der Quantencomputing.

Lern, wie Warmup die Trainingsleistung von Modellen im Deep Learning verbessern kann.

Untersuchung, wie Algorithmen mit marginalen Optima kämpfen.

Ein Blick auf marginale Optima und ihren Einfluss auf Algorithmen in komplexen Systemen.

Neue Methoden verbessern die Parameterschätzung in Spin-Glas-Modellen.

Frustration in der Magnetismus erkunden mit dem Ising-Modell auf einem verzierten Quadratgitter.

Ein Blick auf die freien Energiedifferenzen und ihren Einfluss auf das Verhalten von Spin-Gläsern.

Maschinenlernen verbessert die Vorhersage von Aktivitätskoeffizienten in chemischen Mischungen.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um Phasen in vielenkörperlichen Eigenzuständen zu analysieren.

Ein Blick auf SrCuTeWO und seine einzigartigen nichtmagnetischen Eigenschaften.

Erforschen, wie gekoppelte Oszillatoren komplexe Gruppenverhalten und Dynamiken zeigen.

Entdecke, wie Transferlernen die Ergebnisse von Modellen verbessert, indem es Wissen aus verwandten Aufgaben nutzt.

Aktuelle Erkenntnisse zeigen, wie Stabilität in ungeordneten Systemen existieren kann.

Die faszinierenden Verhaltensweisen von Spin-Gläsern durch Zerbrechen der Replica-Symmetrie erkunden.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz von photonischen Optimierungstechniken.

Untersuchen, wie die Phase das Verhalten von Partikeln in ungeordneten Systemen beeinflusst.

Studie zeigt einzigartige magnetische Eigenschaften im Relaxor-Ferroelectric Pb(Fe Nb)O Material.

Neue Methoden zeigen Erkenntnisse über Arteninteraktionen und Gemeinschaftsdynamik.

Die Rolle von KI bei der Vorhersage von Proteinstrukturen durch Copolymersequenzen erkunden.

Erforschen, wie sich die Bewegungen von Teilchen unter Einschränkungen und Energieeinflüssen ändern.

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.