Física - Sistemas desordenados y redes neuronales

Este artículo explora el comportamiento de partículas cargadas en un Laberinto Magnético.

Examinando la dinámica de la red eléctrica para una mejor gestión de la energía y sincronización.

Investigadores presentan una forma eficiente de simular comportamientos cuánticos complejos a cualquier temperatura.

Explorando cómo la IA generativa está moldeando el futuro de la química.

Combinando mecánica cuántica con aprendizaje automático para tareas de datos que cambian con el tiempo.

Este artículo habla sobre los efectos de las tasas de error no uniformes en los códigos QEC.

Un estudio revela cómo el acoplamiento afecta la localización en sistemas cuasiperiódicos.

Explorando cómo se comportan y reorganizan los tejidos epiteliales bajo estrés mecánico.

Estudio del movimiento de partículas en entornos confinados con obstáculos fijos.

Un estudio revela cómo los obstáculos afectan la velocidad y el comportamiento de las partículas con el tiempo.

Explorando estudios recientes sobre la estabilidad en la sincronización entre sistemas periódicos.

Una mirada a los métodos de selección de variables para el análisis de datos complejos.

La investigación se centra en estructuras elásticas que responden de manera efectiva a fuerzas que cambian rápidamente.

Explorando cómo las interacciones entre especies moldean la dinámica y estabilidad de los ecosistemas.

Un nuevo modelo de red neuronal mejora las capacidades de reconocimiento y recuperación de patrones.

Examinando colas largas en interacciones de partículas clásicas y cuánticas.

Explorando el mundo innovador de los sistemas fotónicos y los materiales modulados en el tiempo.

Explora los elementos bistables y su impacto en la memoria y la computación.

La investigación revela cómo las fluctuaciones neuronales influyen en la efectividad y velocidad del aprendizaje.

Explorando neuronas espintrónicas de bajo consumo para una computación de IA eficiente.

Investigando las interacciones luz-materia y sus efectos en las reacciones químicas.

Un estudio sobre el modelo de vidrio de espín booleano y sus implicaciones para la IA y el ML.

Explora cómo la aleatoriedad afecta a los sistemas físicos y las propiedades de los materiales.

La investigación destaca los comportamientos únicos de la fase crítica multifractal en sistemas quasiperiódicos en 2D.

Examinando cómo los polímeros atrapan metales pesados para la limpieza ambiental y la salud.

Examinando estrategias para mejorar el aprendizaje de características en conjuntos de datos desbalanceados.

Explorando bandas planas y sus implicaciones en materiales y física.

Nuevos materiales cuasicristalinos muestran potencial para la resistencia y flexibilidad en varias aplicaciones.

Un nuevo marco mejora la precisión en simulaciones atomísticas a través de una optimización avanzada de campos de fuerza.

Examinando cómo el uso de energía del cerebro se relaciona con el procesamiento de información.

Examinando cómo los animales y los robots pueden moverse más naturalmente a través de la autoorganización.

Los investigadores utilizan el método Swap Monte Carlo para estudiar líquidos sobreenfriados y vidrios.

Examinando el papel de los clasificadores, especialmente los modelos CVFR, en el aprendizaje automático.

Una mirada a los procesos de envejecimiento logarítmico en materiales y sistemas biológicos.

Examinando la conexión entre vórtices centrales y modos de Dirac durante transiciones de fase.

La investigación sobre las propiedades del vidrio de boro usando técnicas de aprendizaje automático muestra posibilidades para aplicaciones futuras.

Investigando cómo los materiales se deforman poco a poco bajo estrés con el tiempo.

Este estudio examina cómo se rompe el vidrio bajo estrés repetido y sus señales predictivas.

Los algoritmos revelan información sobre el comportamiento de los vidrios y materiales complejos.

Este artículo examina cómo se forman patrones en un modelo de percolación unidimensional.