Physique - Adaptation et systèmes auto-organisés

Les scientifiques étudient les états chimériques pour comprendre le fonctionnement du cerveau et la communication entre les populations de neurones.

Explore comment les oscillateurs couplés se comportent sous différentes conditions et interactions.

Explorer comment les réponses non linéaires améliorent la prise de décision dans les groupes sociaux.

Découvrez comment la technologie memristive peut transformer l'efficacité de l'inversion de matrices.

Examiner comment les animaux réagissent en groupe face aux menaces et ce que ça révèle sur la communication.

Cette étude révèle comment les réactions chimiques influencent les comportements de séparation de phase.

Cet article s'intéresse à comment la directionnalité influence les motifs de Turing dans les systèmes complexes.

Examiner les stratégies de coopération et leur impact sur le bien-être social.

Explorer la relation entre les réseaux de neurones et les modèles de spin pendant l'entraînement.

L'auto-organisation façonne les systèmes, améliorant l'efficacité grâce au flux d'énergie et aux interactions.

Des recherches montrent des infos sur la coordination du cerveau pendant des activités communes entre les gens.

Explorer des modèles avancés pour la synchronisation dans des réseaux adaptatifs complexes.

Un aperçu de comment les forces attractives et répulsives affectent les oscillateurs quantiques.

Examiner les coûts et les rôles de la régulation dans les systèmes biologiques et humains.

Des recherches montrent comment des changements génétiques temporaires peuvent avoir des effets durables chez les bactéries.

Cette étude présente un modèle pour comprendre la ségrégation cellulaire basé sur la dynamique de contraction.

Examiner les dynamiques du réseau électrique pour une meilleure gestion de l'énergie et synchronisation.

Explorer les états chimériques et leur importance dans la nature et la technologie.

Explorer comment la forme et la courbure influencent la dynamique des groupes robotiques.

Exploration des études récentes sur la stabilité dans la synchronisation des systèmes périodiques.

Cet article parle de l'importance des dynamiques transitoires dans les écosystèmes.

Un aperçu de comment les réseaux fixes créent des connexions et leurs distributions de degrés.

Étude de la synchronisation et du regroupement dans des modèles simplifiés.

Des recherches montrent comment les fluctuations neuronales influencent l'efficacité et la rapidité d'apprentissage.

Apprends comment les groupes font évoluer leurs opinions et arrivent à des accords efficacement.

Cette étude examine comment la perception des animaux influence le mouvement de groupe.

Explore comment les swarmalators se synchronisent et les facteurs qui influencent leur dynamique.

Explore comment les réseaux évoluent en utilisant des modèles de duplication-divergence et l'asymétrie de divergence.

Cette étude examine comment des populations de neurones diverses influencent le comportement collectif des neurones.

Examiner comment les animaux et les robots peuvent bouger plus naturellement grâce à l'auto-organisation.

De nouvelles méthodes pour contrôler la synchronisation dans des systèmes avec plusieurs oscillateurs sont prometteuses.

Cet article examine comment des oscillateurs liés peuvent conduire à des événements extrêmes inattendus.

Explorer le paradoxe de Fermi et le mystère de la vie extraterrestre.

Optimiser le mouvement des fluides dans les systèmes biologiques en ajustant la position des nœuds.

Explorer le comportement des neurones et les motifs déclenchés par des impulsions fortes.

Ce modèle montre comment les marguerites interagissent avec leur environnement pour maintenir la vie.

CoVeGA s'attaque à des défis d'optimisation difficiles avec rapidité et efficacité.

Explorer comment la communication entre neurones entraîne des comportements synchronisés et chaotiques.

Examiner comment les préférences de plateforme influencent les discussions en ligne et la dynamique des communautés.

Une étude révèle comment le phage Q s'adapte à différentes températures grâce à des réseaux de génotypes.