Física - Sistemas desordenados y redes neuronales

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.

Este estudio examina cómo se comportan las columnas granulares cuando colapsan en pendientes.

La investigación revela comportamientos complejos de los conjuntos de espines dipolares y su importancia para la computación cuántica.

Explorando cómo la aleatoriedad afecta el movimiento en caminatas aleatorias Beta.

Combinar partículas sintéticas con computación de reserva abre nuevas posibilidades para el procesamiento de información.

Un nuevo método mejora las soluciones para sistemas de espines difíciles con desorden congelado.

Una mirada a cómo las Redes Hebbianas Multitarea abordan tareas de aprendizaje complejas.

La investigación revela comportamientos complejos de partículas en sistemas desordenados.

Una mirada a la factorización de matrices y el innovador método de decimación.

La investigación muestra que el aprendizaje automático puede clasificar densidades espectrales en sistemas cuánticos de manera efectiva.

Una visión general de las redes de Hopfield que aborda la generalización y el sobreajuste.

La investigación revela la dinámica entre la localización de muchos cuerpos y burbujas ergódicas.

Cómo la curvatura negativa influye en el movimiento de partículas en sistemas cuánticos.

Los chygraphs ayudan a analizar conexiones de red complejas de manera efectiva.

Este artículo examina cómo los átomos que faltan influyen en el magnetismo en cadenas de Ising.

La investigación presenta un modelo para entender mejor los materiales de vidrio y sus propiedades.

Explorando cómo el desorden afecta las propiedades electrónicas del grafeno y la dinámica de los cuasipartículas.

Este estudio examina las propiedades y comportamientos únicos de los vidrios metálicos y de telurita.

Una mirada a la tomografía de sombra clásica y su impacto en el análisis de estados cuánticos.

Explora los efectos del desorden y la temperatura en las propiedades del grafeno en capas.

Examinando propiedades únicas y posibles aplicaciones de materiales de dispersión cuártica.

Una nueva perspectiva sobre redes neuronales profundas usando principios matemáticos.

Los sistemas mecánicos ofrecen nuevas formas de procesar datos sin electrónica.

La investigación muestra cómo la aleatoriedad estructurada altera el comportamiento de los circuitos cuánticos híbridos.

Un estudio revela interacciones complejas de partículas cargadas en plasmas.

Una mirada a cómo los vidrios y geles responden al estrés con el tiempo.

Una mirada a los comportamientos extraños de las partículas en los aislantes topológicos.

Los investigadores usan redes neuronales para modelar mejor materiales no estequiométricos complejos.

Examinando el comportamiento complejo de los materiales durante las transiciones de superconductor a aislante.

Las técnicas cuánticas están transformando los modelos generativos para la generación de datos.

Nuevos algoritmos mejoran la recuperación de memoria en redes de Hopfield para un mejor rendimiento.