Física - Sistemas desordenados y redes neuronales

La investigación revela comportamientos complejos de partículas en sistemas desordenados.

Una mirada a la factorización de matrices y el innovador método de decimación.

La investigación muestra que el aprendizaje automático puede clasificar densidades espectrales en sistemas cuánticos de manera efectiva.

Una visión general de las redes de Hopfield que aborda la generalización y el sobreajuste.

La investigación revela la dinámica entre la localización de muchos cuerpos y burbujas ergódicas.

Cómo la curvatura negativa influye en el movimiento de partículas en sistemas cuánticos.

Los chygraphs ayudan a analizar conexiones de red complejas de manera efectiva.

Este artículo examina cómo los átomos que faltan influyen en el magnetismo en cadenas de Ising.

La investigación presenta un modelo para entender mejor los materiales de vidrio y sus propiedades.

Explorando cómo el desorden afecta las propiedades electrónicas del grafeno y la dinámica de los cuasipartículas.

Este estudio examina las propiedades y comportamientos únicos de los vidrios metálicos y de telurita.

Una mirada a la tomografía de sombra clásica y su impacto en el análisis de estados cuánticos.

Explora los efectos del desorden y la temperatura en las propiedades del grafeno en capas.

Examinando propiedades únicas y posibles aplicaciones de materiales de dispersión cuártica.

Una nueva perspectiva sobre redes neuronales profundas usando principios matemáticos.

Los sistemas mecánicos ofrecen nuevas formas de procesar datos sin electrónica.

La investigación muestra cómo la aleatoriedad estructurada altera el comportamiento de los circuitos cuánticos híbridos.

Un estudio revela interacciones complejas de partículas cargadas en plasmas.

Una mirada a cómo los vidrios y geles responden al estrés con el tiempo.

Una mirada a los comportamientos extraños de las partículas en los aislantes topológicos.

Los investigadores usan redes neuronales para modelar mejor materiales no estequiométricos complejos.

Examinando el comportamiento complejo de los materiales durante las transiciones de superconductor a aislante.

Las técnicas cuánticas están transformando los modelos generativos para la generación de datos.

Nuevos algoritmos mejoran la recuperación de memoria en redes de Hopfield para un mejor rendimiento.

Explora las propiedades únicas de los redes no hermíticas y hermíticas.

Una visión general de la matriz de reacción de Wigner y su papel en las interacciones de ondas.

Explora cómo las redes evolucionan con nuevas conexiones y sus implicaciones.

Un estudio explora cómo las olas interactúan con materiales llenos de partículas.

Esta investigación utiliza sistemas cuánticos para resolver problemas de optimización complejos como Max-Cut y MIS.

Explora las características únicas de los líquidos de espín en estructuras cuasicrystalinas no periódicas.

Descubre cómo las ondas nos ayudan a recoger información precisa sobre objetos.

Nuevo método PBMG mejora la eficiencia de muestreo en modelos de red y regiones críticas.

Investigaciones recientes muestran comportamientos únicos de materiales vítreos en diferentes dimensiones.

Un enfoque de aprendizaje profundo mejora la reconstrucción hamiltoniana para simulaciones cuánticas.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones de propiedades del vidrio con aprendizaje automático y conocimiento experto.

El estudio examina cómo el salto de pares afecta las transiciones de fase en fermiones sin espín.

Explorando los efectos de la anisotropía magnetociral eléctrica en cristales de telururo.

Explorando el papel de las redes neuronales en la representación de estados complejos de muchos cuerpos cuánticos.

Una mirada a cómo los estados de no equilibrio impactan los procesos biológicos y las interacciones.

Explorando cómo la aleatoriedad puede influir en el éxito en juegos y tareas cuánticas.