Physique - Systèmes désordonnés et réseaux neuronaux

Explorer l'impact des oscillations quantiques sur les propriétés électroniques des métaux.

Une étude sur comment les systèmes quantiques se mélangent et évoluent avec le temps.

Des mesures répétées influencent le mouvement des particules dans des matériaux désordonnés.

Utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour étudier des systèmes physiques complexes et des transitions de phase.

Des recherches montrent des schémas communs dans la structure cérébrale entre différentes espèces.

Des chercheurs étudient les bords de mobilité dans de nouveaux réseaux mosaïques quasi-périodiques.

Cette étude examine les distances génétiques et leur impact sur la structure des populations au fil du temps.

Cette étude utilise l'apprentissage profond pour améliorer les prédictions des propriétés nucléaires.

Une approche d'apprentissage automatique améliore les prédictions de la dynamique des particules dans des fluides complexes.

Des chercheurs étudient des particules intriquées pour percer les secrets de la mécanique quantique et de la gravité.

Examen des comportements uniques dans des systèmes quasipériodiques et leurs implications.

Explorer le comportement des systèmes quantiques sous différentes conditions de mesure.

Un aperçu du comportement des phases topologiques et de leur importance dans les systèmes quantiques.

Cet article examine comment le désordre influence les propriétés électroniques des semimétaux d'Euler.

Une nouvelle approche utilise des réseaux de neurones graphiques pour prédire les propriétés élastiques de manière efficace.

Techniques pour préparer des états intriqués malgré le bruit dans les systèmes quantiques.

Explorer comment les exposants de Lyapunov à temps fini révèlent la sensibilité des réseaux aux changements d'entrée.

Un aperçu des réseaux complexes fractals et de leur importance dans différents domaines.

Apprends comment les matériaux passent d'un état fluide à un état rigide sous contrainte.

Examiner le rôle du désordre dans l'amélioration des performances des métasurfaces.

Un nouveau modèle pour comprendre les réseaux complexes avec plusieurs connexions.

Cet article explore le lien entre les distributions lognormales et l'analyse de l'information mutuelle.

Cet article parle de comment l'IA peut nous aider à comprendre le lien entre les réalités quantiques et classiques.

Des chercheurs étudient les états de verre électronique et les nanorégions polaires dans des matériaux comme le KTaO.

Un aperçu des automates cellulaires et de leurs liens avec la mécanique quantique et la thermodynamique.

Une nouvelle étude révèle des comportements complexes dans les quasicristaux non-hermitiens et leurs transitions.

Exploration des effets d'interférence quantique dans des matériaux uniques avec des fermions à pseudospin-1.

Cette étude examine le rôle des interactions de saut en paire dans les isolants d'Anderson.

Une étude révèle comment les champs électriques influencent le comportement des particules dans des structures hélicoïdales.

Examiner le rôle de l'asymétrie dans les connexions humaines.

Une bonne initialisation des poids et des biais a un gros impact sur l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds.

La recherche explore des motifs dans des ensembles de données complexes en utilisant des techniques de physique statistique.

Explorer l'intersection des réseaux hyperboliques et de la physique non-hermitienne pour des avancées potentielles.

Un aperçu de la théorie du bruit faible et son rôle dans la compréhension des polymères dirigés.

Examiner comment les impuretés influencent les propriétés électroniques dans des matériaux avancés.

Examiner le rôle des bords de mobilité dans les modèles à particule unique et à plusieurs corps.

Explorer comment des réseaux de systèmes chaotiques réussissent à se synchroniser avec le temps.

Cet article explore le rôle de l'apprentissage automatique dans la compréhension de la conductivité thermique.

Examiner la synchronisation dans les réseaux neuronaux et les réseaux électriques à travers des états de type chimère.

Découvrez comment améliorer l'efficacité en apprentissage automatique et en traitement de données.