Física - Sistemas desordenados y redes neuronales

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.

Explorando la importancia de los puntos críticos y los puntos tricríticos en los materiales.

Los cristales de tiempo desafían nuestra visión de la estabilidad en la física y los sistemas cuánticos.

Este artículo examina el papel de las simetrías en sistemas desordenados dentro de teorías cuánticas de campos.

Una mirada a la fase pseudogap y su importancia en la superconductividad a alta temperatura.

Investigando cómo los materiales granulares responden a impactos a alta velocidad y la pérdida de energía.

Un nuevo marco de aprendizaje automático mejora la identificación de ecuaciones matemáticas a partir de datos.

El aprendizaje automático mejora la clasificación y localización de nudos en la ciencia.

Explorando comportamientos de ondas y distribuciones de intensidad dentro de cavidades caóticas.

Este estudio examina cómo los fluidos binarios interactúan con la aleatoriedad y el comportamiento de fases.

Examinando las transiciones de fase inducidas por la medición en circuitos cuánticos y sus implicaciones.

La investigación sobre materiales únicos que manipulan ondas electromagnéticas abre nuevas avenidas tecnológicas.

Este estudio examina los patrones de actividad cerebral en personas con Alzheimer y en individuos sanos.

Un estudio revela estrategias efectivas para encontrar objetivos en diferentes condiciones.

El deep learning mejora las predicciones en modelos de Ising cuánticos, optimizando los cálculos de energía.

Explorando cómo los defectos topológicos en los vidrios afectan su comportamiento bajo estrés.

Examinando cómo se comportan los pares de fermiones y huecos bajo dispersión aleatoria y distancia.

Un estudio revela cómo los defectos afectan el comportamiento de los vidrios metálicos con los cambios de temperatura.

Explorando cómo los enlaces de hidrógeno afectan las características de la proteína verde fluorescente.

Este artículo habla sobre cómo las partículas en movimiento afectan la ruptura de los vidrios bajo estrés.

Un nuevo método mejora la predicción de los cambios de fase en materiales usando aprendizaje automático no supervisado.

Explorando el impacto del desorden en los aislantes de Anderson topológicos de tercer orden.

Explorando la dinámica del genotipo y fenotipo en la evolución.

La investigación muestra que los atractores crecen exponencialmente a medida que las redes de Kauffman aumentan de tamaño.

Una mirada a cómo los materiales envejecen con el tiempo después de ser alterados.

Este estudio revela los comportamientos complejos de los vidrios metálicos durante su fase de transición.