Física - Sistemas desordenados y redes neuronales

Un estudio revela cómo las interacciones afectan las transiciones entre líquidos de Luttinger y vidrios de Anderson.

Un nuevo método conecta el aprendizaje automático y la información mutua en sistemas de espín clásicos.

Un estudio revela cómo el desorden afecta las propiedades eléctricas del grafeno.

Nuevas ideas revelan cómo la temperatura afecta el comportamiento atómico en los líquidos.

Examinando cómo la aleatoriedad moldea el comportamiento de sistemas magnéticos bidimensionales.

Las investigaciones muestran que los materiales magnetocalóricos tienen potencial para refrigeración ecológica.

Una visión general de las cadenas de Tribonacci y su importancia en la ciencia de materiales.

Examinando cómo los modificadores alcalinos influyen en las superficies del vidrio de silicato alcalino y sus aplicaciones.

Este artículo explora los condensados disipativos impulsados y su comportamiento único de fase y frecuencia.

Una mirada a cómo los vidrios ultrastables hacen la transición a un estado líquido.

Los investigadores combinan el aprendizaje automático y la teoría de escalado para mejorar los estudios de confinamiento de ondas.

Nuevos métodos mejoran la recuperación de señales de datos comprimidos.

Explorando cómo el grosor de la capa y el desorden afectan la conductividad en superredes.

Un método para mejorar la interpretabilidad y rendimiento de redes neuronales inspirado en el cerebro humano.

La investigación revela un comportamiento vibracional complejo de los líquidos a través de métodos experimentales y de simulación.

Investigando el potencial de los perceptrones cuánticos para mejorar las capacidades de aprendizaje automático.

Examinando el comportamiento de las partículas en entornos desordenados y la importancia de la longitud de localización.

Los investigadores aplican aprendizaje automático para entender fases complejas en materiales desordenados.

Una mirada a cómo las células interactúan para formar estructuras estables en los tejidos.

Explorando el comportamiento único de partículas en cadenas de Aubry-André con localización superexponencial.

Descubre cómo los líquidos que forman vidrio cambian de propiedades al enfriarse.

Un nuevo método de aprendizaje automático caracteriza los puntos excepcionales en sistemas no hermitianos.

Un nuevo método mejora el estudio de sistemas interconectados en varios campos.

Los investigadores estudian la dinámica de relajación en modelos de espín para encontrar comportamientos universales en diferentes condiciones.

La investigación revela comportamientos universales en la autocorrelación a través del análisis de complejidad de Krylov.

Un estudio revela ideas sobre el comportamiento neural usando herramientas de geometría de la información.

Las redes residuales mejoran el deep learning al abordar los desafíos de la mayor profundidad.

Los investigadores usan simuladores cuánticos para mejorar las capacidades de aprendizaje automático.

La investigación revela cómo se mueven los excitones en los puntos cuánticos, influyendo en los avances tecnológicos.

Una mirada a cómo la teoría del campo medio dinámica ayuda a estudiar redes neuronales.

Este estudio examina la estabilidad de una estructura de óxido única para nuevas aplicaciones de materiales.

La investigación destaca cómo las hélices antiferromagnéticas mejoran el rendimiento termoelectrico.

Examinando cómo la localización dinámica y la termalización moldean el comportamiento de los sistemas cuánticos.

Los investigadores estudian la estabilidad de las proteínas para mejorar la efectividad de los medicamentos basados en proteínas.

Este artículo explora la propiedad de hiperuniformidad en mosaicos cuasiperiódicos utilizando fracciones continuas.

Un estudio sobre autoencoders de dos capas para una eliminación efectiva de ruido en los datos.

Explorando la interacción entre el ruido y el comportamiento en sistemas excitables.

Este estudio examina el papel del recocido cuántico en la optimización de problemas complejos.

Este artículo habla sobre el uso de Redes Neuronales Informadas por la Física para resolver problemas de mecánica cuántica.

El estudio del comportamiento de las ondas en medios desordenados impulsa las aplicaciones tecnológicas.