Física - Sistemas desordenados y redes neuronales

La investigación revela una restauración de simetría única en sistemas localizados de muchos cuerpos a través del efecto Mpemba.

La investigación sobre átomos de Rydberg revela ideas sobre sistemas cuánticos y la dinámica del desorden.

Un examen de hojas arrugadas y sus comportamientos sorprendentes en la ciencia de materiales.

Nuevos métodos para diseñar materiales hiperuniformes basados en arreglos de células biológicas.

Este artículo examina las características únicas de los sistemas impulsados y sus características topológicas.

Estudio de sistemas cuánticos que revela transiciones basadas en las disposiciones e interacciones de partículas.

Una visión general de cómo el cableado del cerebro influye en el comportamiento y los procesos cognitivos.

Examinando cómo el ruido influye en el comportamiento cuántico y el Efecto Zeno Cuántico.

Un estudio revela cómo el desorden afecta las propiedades eléctricas únicas de materiales especiales.

El desorden isotópico afecta mucho el movimiento de los electrones en los materiales, provocando comportamientos de dispersión únicos.

Examinando el papel de la aleatoriedad en la mecánica cuántica y sus implicaciones para el procesamiento de información.

Examinando cómo los campos eléctricos aleatorios afectan el movimiento de partículas en sistemas cuánticos.

Una mirada a cómo la física nos ayuda a entender las redes neuronales y la función del cerebro.

Explorando cómo los materiales granulares responden a cambios de crecimiento y estrés.

Una mirada a los comportamientos de los sólidos atascados y su transición a vidrio.

Las células de lugar ayudan a los animales a navegar y recordar su entorno.

Una mirada a cómo se comportan los materiales desordenados bajo diferentes condiciones.

Explora los aspectos importantes de la termalización profunda en la mecánica cuántica.

Explorando las complejidades de los vidrios de espín y su paisaje energético.

Una mirada a los comportamientos complejos de los imanes geométricamente frustrados.

NMRNet mejora la precisión en la predicción de desplazamientos químicos usando técnicas de aprendizaje profundo.

Este estudio examina cómo los modelos de IA aprenden de los datos del modelo Ising.

La investigación combina estudios de superconductividad con aprendizaje automático para obtener nuevas perspectivas.

Nuevos diseños de sensores mejoran la recolección de datos de las ondas sísmicas.

Este estudio analiza el Cumulante Geométrico Binder para estudiar la polarización en materiales.

Explorando los límites de la predicción en sistemas caóticos y sus implicaciones.

Explorar cómo las formas se conectan en estructuras únicas impacta en varios campos científicos.

Explorando el modelo Aubry-André y su impacto en la dinámica de partículas.

Este estudio explora el impacto del desorden en la superficie en el comportamiento del modelo de Ising.

Este artículo habla sobre cómo las matrices de covarianza afectan el comportamiento de sistemas complejos a lo largo del tiempo.

Explora cómo las comunidades topológicas mejoran nuestra comprensión de las redes complejas.

Examinando cómo la complejidad influye en el comportamiento de sistemas cuánticos en la Localización de Muchos Cuerpos.

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.