Physique - Systèmes désordonnés et réseaux neuronaux

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Un aperçu des méthodes de correction d'erreurs en informatique quantique.

Une approche simple pour prédire avec précision le comportement des polymères.

Explorer comment l'information se comporte dans les systèmes quantiques et le rôle du chaos.

Un aperçu de comment les modèles de taux de tir expliquent la formation et la récupération de la mémoire.

Enquête sur comment la friction influence le comportement des tremblements de terre à travers la dynamique de stress et d'écoulement.

Le bruit actif améliore les modèles génératifs pour une meilleure création de données et précision.

Une étude sur comment les différents niveaux d'énergie affectent le comportement des particules.

Un aperçu des états critiques et de leur importance dans les matériaux désordonnés.

Un aperçu de comment les régions du cerveau travaillent ensemble et leurs effets sur la performance.

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Un aperçu de comment les circuits quantiques fonctionnent en utilisant la danse comme métaphore.

Cet article passe en revue des modèles d'IA générative pour prédire les comportements moléculaires.

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Certains matériaux deviennent plus en désordre quand ils sont refroidis, montrant un peu l'effet inverse de la fusion.

Une exploration de comment les solitons se comportent sur différentes surfaces dans l'eau.

Explorer les complexités de la mesure de l'entropie dans le sodium liquide.

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Cet article explore la complexité de propagation et la localisation à plusieurs corps dans des systèmes non-hermitiens.

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Le chaos dans les interactions entre espèces peut aider à la stabilité des écosystèmes.

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Un aperçu du comportement secret des verres et de leurs défauts topologiques.

Explorer l'impact des structures adaptables sur l'ingénierie spatiale.

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Un aperçu de comment la structure du graphène amorphe influence ses propriétés électriques.

Découvrez comment les particules passent de la situation d'être bloquées à celle de se déplacer librement dans des environnements en désordre.

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Découvre comment les modèles d'IA apprennent et s'adaptent en temps réel grâce à l'apprentissage contextuel.

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