Física - Sistemas desordenados y redes neuronales

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.

Una visión general de la energía libre en sistemas complejos como los vidrios de espín.

Este estudio explora cómo el postprocesamiento mejora la eficiencia de la optimización bayesiana en problemas complejos.

Un enfoque nuevo ayuda a entender cómo los seres vivos interactúan a lo largo del tiempo.

Este estudio analiza cómo el desorden influye en la sincronización en redes de mapas acoplados.

Examinando cómo las formas no simétricas influyen en la percolación en las rejillas.

Una mirada a materiales complejos con propiedades electrónicas únicas y su comportamiento.

Explorando cómo el ruido influye en las redes de osciladores y su comportamiento bajo perturbaciones.

El estudio examina transiciones y fluctuaciones en modelos de vidrios de espín para entenderlo mejor.

Una mirada a los algoritmos cuánticos y su impacto en las predicciones de datos.

Un estudio que compara modelos generativos y métodos tradicionales en muestreo de datos.

Los mapas termodinámicos mejoran la comprensión de las transiciones de fase en sistemas complejos.

Un estudio revela cómo las interacciones no recíprocas desestabilizan los ecosistemas, llevándolos al caos.

Explorando las propiedades únicas y aplicaciones de los superconductores topológicos en la tecnología moderna.

Investigando el papel de las regiones remotas en la dinámica de la red y su influencia.

Un nuevo método para mejorar las mediciones de estados cuánticos utilizando la localización de muchos cuerpos.

Este artículo examina la distribución de eigenvalores de grandes matrices aleatorias antisimétricas.

Un estudio revela comportamientos cuánticos únicos en los movimientos de paredes de dominio magnético.

Descubriendo las propiedades únicas y la estabilidad de los ángulos mágicos en el grafeno de capas torcidas.

Los investigadores exploran la transición entre estados localizados y deslocalizados en el comportamiento de las ondas.

Examinando cómo evoluciona la confianza a través de experiencias e interacciones individuales.

Explorar el modelo de Ising asimétrico a través de osciladores paramétricos revela comportamientos complejos.

La investigación revela comportamientos complejos en las oscilaciones cuánticas de los hierro-calcogenos durante las transiciones de fase.

SmartRunner aprovecha la historia para mejorar estrategias de optimización en varios campos.

Un estudio sobre cómo la aleatoriedad afecta las cadenas de spin-2 en materiales cuánticos.

Examinando aplicaciones de QSP en sistemas cuánticos, especialmente el modelo de Ising unidimensional.

Una mirada a los marcos de aprendizaje de redes neuronales y sus implicaciones para el desarrollo de IA.

Explorando los procesos de adaptación de sistemas físicos a través de la retroalimentación y la estructura.

Usando el recocido cuántico para crear laberintos complejos a través de algoritmos avanzados.

Estudios recientes revelan nuevos conocimientos sobre las propiedades de los vidrios metálicos.

Este artículo explora cómo se comportan los puntos cuánticos en diversas condiciones y sus usos prácticos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de ajuste de hiperparámetros en grandes redes neuronales.

Este artículo habla sobre las similitudes entre los algoritmos de Monte Carlo y el Descenso por Gradiente Estocástico.