Physique - Systèmes désordonnés et réseaux neuronaux

Cette approche relie la physique à l'optimisation pour de meilleures solutions.

Un aperçu de comment les substances se propagent à travers différents milieux.

Explorer comment le désordre influence le comportement des électrons dans les matériaux avancés.

Apprends comment les dopants interagissent dans les structures magnétiques et leurs comportements surprenants.

Explorer le code torique avec l'apprentissage automatique pour faire avancer l'informatique quantique.

Apprends comment le réchauffement peut améliorer la performance d'entraînement des modèles en deep learning.

Enquête sur comment les algorithmes galèrent avec les optima marginaux.

Un aperçu des optima marginaux et de leur impact sur les algorithmes dans les systèmes complexes.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation des paramètres dans les modèles de verre de spin.

Explorer la frustration dans le magnétisme en utilisant le modèle d'Ising sur un réseau carré décoré.

Un aperçu des différences d'énergie libre et de leur impact sur le comportement des verres de spin.

L'apprentissage automatique améliore la prédiction des coefficients d'activité dans les mélanges chimiques.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour analyser les phases dans les états propres de nombreux corps.

Un aperçu de SrCuTeWO et de ses propriétés non magnétiques uniques.

Explorer comment des oscillateurs liés montrent des comportements de groupe complexes et des dynamiques.

Découvrez comment l'apprentissage par transfert améliore les résultats des modèles en utilisant des connaissances provenant de tâches connexes.

Des découvertes récentes montrent comment la stabilité peut exister dans des systèmes désordonnés.

Explorer les comportements intrigants des verres de spin à travers la rupture de symétrie des répliques.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité des techniques d'optimisation photonique.

Enquête sur comment la phase influence le comportement des particules dans des systèmes désordonnés.

Une étude révèle des caractéristiques magnétiques uniques dans le matériau relaxeur-ferroélectrique Pb(Fe Nb)O.

De nouvelles méthodes révèlent des infos sur les interactions entre espèces et la dynamique des communautés.

Exploration du rôle de l'IA dans la prédiction des structures protéiques à travers les séquences de copolymères.

Explorer comment les mouvements des particules changent sous des contraintes et des influences énergétiques.

Examiner comment les réseaux de croyance profonds peuvent apprendre des données et créer des représentations complexes.

Explorer le lien entre les réseaux fractals et les isolants topologiques.

Explorer la relation entre la localisation à plusieurs corps et les états thermiques en physique.

Apprends comment l'apprentissage multimodal améliore l'efficacité de l'analyse de données.

Des chercheurs révèlent de nouveaux mécanismes de délocalisation des particules en utilisant des fluctuations de vide dans des systèmes quantiques.

Une étude des réseaux cérébraux chez les humains, les mouches à fruits et les souris révèle des schémas de connexion uniques.

Plonger dans la localisation à plusieurs corps et le comportement des niveaux d'énergie en physique quantique.

Un aperçu des mécanismes influençant la résistivité des matériaux.

Explorer comment les matrices de poids évoluent pendant l'entraînement en apprentissage machine.

Explorer comment les systèmes chaotiques se comportent et l'impact de leur irréversibilité dans différents domaines.

Explorer les comportements complexes des matériaux avec des blocs de construction mal alignés.

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

Un regard de plus près sur comment le modèle d'hypersphère aide à comprendre les liquides visqueux.

Explorer comment les systèmes à plusieurs corps résistent à la thermalisation et conservent leurs états localisés.

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

Des recherches révèlent des infos sur comment les défauts de hérisson affectent le comportement du verre sous stress.