Física - Sistemas desordenados y redes neuronales

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.

Un estudio revela los límites en el crecimiento de operadores debido a campos aleatorios de cola pesada.

Una visión general de cómo se comunican las neuronas y su importancia en el funcionamiento del cerebro.

Este artículo explora cómo las partículas fijas afectan la dinámica de los materiales que forman vidrio.

Este artículo explora cómo la física estadística ayuda a entender el aprendizaje de las redes neuronales.

Explorando cómo los modelos de aprendizaje automático estudian la transición de Kosterlitz-Thouless en materiales 2D.

Una mirada a los desafíos del cambio de distribución y su impacto en las predicciones.

Descubre cómo las redes neuronales lagrangianas predicen el movimiento con restricciones del mundo real.

Un estudio sobre el uso de aprendizaje automático para analizar cambios de fase en materiales.

Una explicación sencilla sobre dos tipos de localización de partículas.

Una mirada a los comportamientos de los sistemas no hermíticos y su importancia.

Una mirada clara sobre el entrelazamiento multipartito y sus métodos de visualización.

Aprende sobre polímeros hiperramificados y sus propiedades y aplicaciones únicas.

Este programa analiza giros para revelar cambios de fase en materiales.

La investigación resalta cómo el aprendizaje de características mejora efectivamente el rendimiento de las redes neuronales.

Una mirada a cómo pequeños osciladores interactúan y encuentran equilibrio en un mundo caótico.