Física - Sistemas desordenados y redes neuronales

Explorando el código torico usando aprendizaje automático para avances en la computación cuántica.

Aprende cómo el calentamiento puede mejorar el rendimiento del entrenamiento de modelos en aprendizaje profundo.

Investigación sobre cómo los algoritmos tienen problemas con los óptimos marginales.

Una mirada a los óptimos marginales y su impacto en los algoritmos en sistemas complejos.

Nuevos métodos mejoran la estimación de parámetros en modelos de vidrio de espín.

Explorando la frustración en el magnetismo usando el modelo de Ising en una red cuadrada decorada.

Una mirada a las diferencias de energía libre y su impacto en el comportamiento del vidrio de spin.

El aprendizaje automático mejora la predicción de los coeficientes de actividad en mezclas químicas.

Los investigadores usan aprendizaje automático para analizar fases en estados propios de muchos cuerpos.

Una mirada a SrCuTeWO y sus propiedades no magnéticas únicas.

Explorando cómo los osciladores vinculados muestran comportamientos y dinámicas de grupo complejas.

Descubre cómo el aprendizaje por transferencia mejora los resultados del modelo usando conocimientos de tareas relacionadas.

Hallazgos recientes revelan cómo puede existir estabilidad en sistemas desordenados.

Explorando los comportamientos intrigantes de los vidrios de spin a través de la ruptura de simetría de réplicas.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia de las técnicas de optimización fotónica.

Investigando cómo la fase influye en el comportamiento de partículas en sistemas desordenados.

Un estudio revela características magnéticas únicas en el material ferroeléctrico relaxor Pb(Fe Nb)O.

Nuevos métodos revelan información sobre las interacciones entre especies y la dinámica de las comunidades.

Explorando el papel de la IA en predecir estructuras de proteínas a través de secuencias de copolímeros.

Explorando cómo se mueven las partículas bajo restricciones y la influencia de la energía.

Examinando cómo las redes de creencias profundas pueden aprender de datos y crear representaciones complejas.

Explorando la conexión entre redes fractales y aislantes topológicos.

Explorando la relación entre la localización de muchos cuerpos y los estados térmicos en física.

Aprende cómo el aprendizaje multimodal mejora la efectividad del análisis de datos.

Investigadores revelan nuevos mecanismos de deslocalización de partículas usando fluctuaciones del vacío en sistemas cuánticos.

Un estudio de las redes cerebrales en humanos, moscas de la fruta y ratones revela patrones de conexión únicos.

Explorando la localización de muchos cuerpos y el comportamiento de los niveles de energía en la física cuántica.

Una mirada a los mecanismos que influyen en la resistividad de los materiales.

Explorando cómo evolucionan las matrices de pesos durante el entrenamiento de machine learning.

Explorando cómo se comportan los sistemas caóticos y su impacto en la irreversibilidad en diferentes áreas.

Explorando los comportamientos complejos de materiales con bloques de construcción desalineados.

Los científicos estudian los estados quimera para entender cómo funciona el cerebro y la comunicación entre las poblaciones de neuronas.

Una mirada más cercana a cómo el modelo de hiperesfera ayuda a entender los líquidos viscosos.

Explorando cómo los sistemas de muchas partículas resisten la termalización y mantienen sus estados localizados.

Explorando cómo las respuestas no lineales mejoran la toma de decisiones en grupos sociales.

La investigación revela ideas sobre cómo los defectos de erizo afectan el comportamiento del vidrio bajo estrés.

Nuevos hallazgos sobre oscilaciones cuánticas revelan información sobre materiales electrónicos y el comportamiento de los cuasipartículas.

Este artículo explora el caos cuántico a través de funciones de correlación y varios modelos.

CoTra ofrece ideas sobre cómo clasificar fases cuánticas y correlaciones.

El estudio explora cómo el sodio afecta la conductividad térmica en vidrios de silicato de sodio.