Fisica - Meccanica statistica

Un nuovo approccio migliora le previsioni di conducibilità termica nei sistemi di plasma polveroso.

Uno sguardo più da vicino al Quantum East Model e ai suoi comportamenti unici.

Questo studio esamina come il vetro si rompe sotto stress ripetuto e i suoi segnali predittivi.

Un metodo per mantenere stati intrecciati nei sistemi quantistici nel tempo.

Gli algoritmi svelano intuizioni sul comportamento dei vetri e dei materiali complessi.

Questo articolo esplora come si formano i modelli in un modello di percolazione unidimensionale.

Indagare i comportamenti unici e le transizioni della materia che si muove da sola.

Una panoramica dell'interazione tra modelli di Landau-Zener integrabili e equazioni KZ nella meccanica quantistica.

Svelare i misteri dei gas unidimensionali attraverso le correlazioni di densità.

Esplorare il potenziale dell'annealing quantistico diabadico nel risolvere problemi complessi.

Uno sguardo ai comportamenti magnetici complessi in sistemi frustrati bidimensionali.

Uno sguardo alle forze tra piccole particelle e superfici dielettriche.

La ricerca svela come i segmenti attivi e passivi influenzano la dinamica dei polimeri e della cromatina.

Uno sguardo alle proprietà uniche dell'elio superfluido e le sue implicazioni.

Analizzando la crescita della rete e le variazioni della struttura attraverso il modello Asimmetrico BA.

Uno studio svela come le particelle attive chiraliche influenzano i modelli di movimento nei sistemi passivi.

Questo studio analizza come la struttura dei dati influisca sull'apprendimento delle reti neurali.

Questo articolo esplora come le particelle fisse influenzano la dinamica dei materiali che formano vetro.

Un'esplorazione della pressione termodinamica negativa e delle sue implicazioni.

Esplorando come i modelli di machine learning studiano la transizione di Kosterlitz-Thouless nei materiali 2D.

Lo studio dei superconduttori Ising a strati svela gli effetti dei campi magnetici sugli stati superconduttori.

Migliorare i metodi di machine learning per stimare l'energia libera in modo efficiente.

Uno sguardo ai processi di rinnovo e al loro impatto sugli eventi casuali nel tempo.

Uno studio rivela come cambiamenti rapidi inducano ordini magnetici temporanei in materiali complessi.

Uno sguardo alle sfide del cambiamento di distribuzione e al suo impatto sulle previsioni.

Uno sguardo chiaro ai modelli a lungo raggio e al loro ruolo nelle interazioni delle particelle.

Uno studio sull'uso del machine learning per analizzare i cambiamenti di fase dei materiali.

Esplora come la memoria influisce sul comportamento delle particelle nella diffusione.

Le particelle attive possono trasformare i liquidi densi in liquidi che scorrono grazie al movimento.

Uno sguardo a come il modello di Potts spiega le transizioni di fase complesse nei materiali.

Esaminando la condivisione della ricchezza e le disuguaglianze nella società nel tempo.

Investigare stati unici che sfidano il comportamento termico tipico nei sistemi quantistici.

Un'immersione profonda nelle transizioni di fase e nel loro significato nella scienza dei materiali.

Questo articolo spiega l'effetto Mpemba e le sue dinamiche sorprendenti.

La ricerca sulle transizioni di fase svela complessità nei sistemi magnetici frustrati.

Uno sguardo a come piccoli oscillatori interagiscono e trovano equilibrio in un mondo caotico.

Esplorando il Bethe Ansatz e il suo impatto sul calcolo quantistico e sui sistemi di spin.

Esplorare strategie efficaci per la selezione degli iperparametri nel transfer learning.

Un'immersione profonda nell'entropia di intreccio nei sistemi quantistici completamente connessi.

Esplorando il modello di Ising 3D e come gli esponenti critici caratterizzano le transizioni di fase.