Franco Nori

Esplora i modelli affascinanti che si trovano nelle onde d'acqua, come vortici e skyrmioni.

Esplorare il ruolo del machine learning nell'analisi delle proprietà topologiche delle reticolari fotoniche.

Esplorare come il machine learning migliora il controllo quantistico per operazioni di calcolo affidabili.

Studia l'impatto delle transizioni di fase quantistiche sulle interazioni tra luce e meccanica.

Uno sguardo nel mondo affascinante delle transizioni di fase quantistiche e della superradiance.

Esplora l'importanza degli stati non classici nell'avanzare le tecnologie quantistiche.

Esplorando le complesse interazioni tra fisica quantistica e classica in accoppiamento ultrastrong.

La ricerca su porte quantistiche a due fotoni affidabili offre nuove potenzialità per il calcolo quantistico.

I ricercatori manipolano i polaritoni topologici dentro le scale ottomeccaniche per applicazioni avanzate.

I ricercatori esaminano come la luce cambia il comportamento nei sistemi atomici durante le transizioni di fase.

Nuovi metodi permettono di rilevare transizioni di fase superradiante nei sistemi luce-materia.

La ricerca svela nuovi modi per controllare le interazioni tra luce e materia nei sistemi superradianti.

La ricerca svela nuovi metodi di controllo per emettere coppie quantistiche intrecciate in modo direzionale.

Esplorando le interazioni luce-materia e la conversione dei fotoni virtuali in fotoni reali.

Esplorare l'efficienza e il potenziale dei motori termici quantistici nella tecnologia.

I ricercatori usano il machine learning per capire le complesse interazioni delle onde con i materiali.

Un'idea sulla simulazione quantistica focalizzata sulla teoria di Yang-Mills e sulle interazioni tra particelle.