Física - Sistemas desordenados y redes neuronales

Examinando cómo las impurezas influyen en las propiedades electrónicas de materiales avanzados.

Examinando el papel de los bordes de movilidad en modelos de partículas individuales y de muchos cuerpos.

Explorando cómo las redes de sistemas caóticos logran sincronizarse con el tiempo.

Este artículo explora el papel del aprendizaje automático en la comprensión de la conductividad térmica.

Examinando la sincronización en redes neuronales y en redes eléctricas a través de estados tipo quimera.

Descubre cómo mejorar la eficiencia en el aprendizaje automático y el procesamiento de datos.

Nuevos métodos aprovechan la computación cuántica para predecir estructuras cristalinas de manera efectiva.

Descubre cómo el aprendizaje en conjunto mejora la precisión de las predicciones a pesar del ruido.

Explorando los efectos del desorden en el comportamiento de los electrones a través de la localización de Anderson en materiales.

La investigación explora cómo las fuerzas transversales impactan la dinámica de partículas y el muestreo en líquidos densos.

Este artículo examina la dinámica de crecimiento de superficie en sistemas cuánticos unidimensionales impulsados.

Investigando cómo la sal afecta la capacidad del agua para transmitir señales eléctricas.

Entender los clústeres puede revelar secretos sobre sistemas complejos y transiciones de fase.

Una mirada a cómo los agentes aprenden y mejoran en sus entornos.

Explora lo básico y las aplicaciones de las redes neuronales de dos capas.

Examinando cómo el tiempo de observación afecta la toma de decisiones y el procesamiento de información.

La investigación revela comportamientos complejos de la luz en sistemas desordenados con implicaciones para la tecnología.

Este artículo habla de un método nuevo para limpiar imágenes ruidosas usando técnicas cuánticas.

Un nuevo método combina el aprendizaje automático con la mecánica clásica para analizar sistemas físicos.

Descubre cómo los PINNs integran física y datos para resolver ecuaciones.

Los investigadores usan computadoras cuánticas para entender mejor sistemas cuánticos complejos y la localización.

Los BAMs reconocen y recuerdan patrones de manera eficiente a través de conexiones neuronales.

Un estudio revela transiciones de fase y un desorden rápido en circuitos cuánticos solo de medición.

Este estudio examina el comportamiento de los materiales vítreos al enfriarse y sus interacciones entre partículas.

El estudio examina las transiciones de fase en cadenas de espín XXZ influenciadas por baños locales.

Los sistemas ópticos podrían transformar el aprendizaje profundo al procesar datos más rápido y de manera más eficiente.

Un estudio sobre el efecto Hall anómalo en materiales únicos.

Este artículo examina cómo el desorden afecta la fusión en materiales bidimensionales.

Un nuevo marco ofrece ideas sobre cómo aprenden y funcionan las redes neuronales.

Explorando los secretos detrás de la formación y el comportamiento de los materiales vítreos.

Examinando cómo los parámetros ajustables afectan la movilidad de partículas en sistemas de redes cuasiperiódicas.

Explora cómo difieren los FCNs y CNNs en el aprendizaje de características y rendimiento.

Los investigadores estudian la localización de muchos cuerpos bajo mediciones continuas e interacciones con el entorno.

Investigando cómo el desorden y el acoplamiento afectan el comportamiento de las partículas en la mecánica cuántica.

Explorando el vínculo entre el muestreo de bosones y el caos en la física cuántica.

Este artículo examina cómo el desorden afecta la resistencia de los materiales y los mecanismos de fallo.

Explorando cómo el ruido activo mejora la recuperación de memoria en modelos basados en osciladores.

Explorando cómo las mediciones afectan el comportamiento de los qubits en circuitos cuánticos.

La investigación revela propiedades de microondas únicas en espirales de Vogel usando patrones de cilindros.

Examinando la eficiencia de las redes neuronales a través de principios termodinámicos.