Fisica - Sistemi disordinati e reti neurali

I materiali amorfi offrono proprietà uniche per i progressi nell'ottica e nell'elettronica.

I ricercatori analizzano il comportamento delle eliche di spin influenzate da buchi immobili in modelli unidimensionali.

I ricercatori scoprono i comportamenti degli vetri metallici a frequenze e temperature elevate.

Esplorando l'influenza delle interazioni casuali sulle dinamiche delle popolazioni ecologiche.

Gli scienziati svelano come piccole particelle formino strutture uniche grazie a un design attento.

I film sottili di NbN sembrano promettenti nell'elettronica e nelle tecnologie ottiche grazie alle loro proprietà uniche.

Studi recenti mostrano come le misurazioni influenzano gli stati quantistici e la tecnologia.

Esplora come avviene l'apprendimento attraverso processi associativi e le loro rappresentazioni matematiche.

Nuovo metodo consente un controllo preciso dei comportamenti quantistici usando il machine learning.

La ricerca svela intuizioni sulle reti e le funzioni del cervello attraverso i connettomi.

Una nuova teoria fa luce sul comportamento dei materiali vetrosi polidisperse.

Nuovi algoritmi migliorano la velocità e la precisione dell'allineamento dei grafi per reti correlate.

Uno studio su algoritmi che affrontano le sfide del flusso di traffico intero nelle reti cittadine.

Uno studio che rivela i fattori che influenzano l'apprendimento in contesto nei Transformers.

Scopri come la localizzazione a molti corpi sfida i concetti tradizionali di termalizzazione nella fisica quantistica.

Una panoramica sui modelli di diffusione generativa e i loro processi unici.

I ricercatori studiano matrici casuali sparse non hermitiane per svelare proprietà uniche.

Esaminando come la luce interagisce con materiali disordinati e le sue implicazioni.

Investigare le somiglianze tra DNN e vetri strutturali.

Usare il machine learning per migliorare la comprensione dei canali quantistici nei dispositivi NISQ.

Uno studio sulle capacità dei trasformatori nel modellare oscillatori armonici semplici.

La ricerca esplora metodi di controllo per gestire il comportamento caotico nei sistemi quantistici.

Indagare le dinamiche dei circuiti quantistici tramite misurazioni e geometria stabilizzatrice.

I ricercatori semplificano le reti neurali per svelare intuizioni fondamentali sulla memoria e sul processo decisionale.

Esaminando come la casualità influisca sul caos quantistico nei modelli di Ising.

Questo documento analizza i modelli a multi-indice e il loro ruolo nell'apprendere dai dati.

Esaminare i materiali chirali tramite la topologia offre spunti sul loro comportamento e le loro proprietà.

Le macchine Ising puntano a trovare soluzioni efficienti a problemi complessi con un basso consumo energetico.

Esaminando come i modelli transformer migliorano con dimensione e complessità.

Lo studio analizza la generalizzazione e le prestazioni della regressione ridge con caratteristiche casuali usando gli autovalori.

Uno studio su come migliorare l'addestramento delle reti neurali con funzioni di attivazione non differenziabili.

Questo articolo parla di come le reti neurali profonde apprendono il linguaggio attraverso la previsione del prossimo token.

Questo articolo parla di come i modelli di neuroni aiutano ad analizzare l'attività cerebrale complessa.

Questo studio esplora come il disordine influisca sulla localizzazione delle particelle in un sistema quantistico a forma di scala.

Questo studio svela come i materiali disordinati si comportano sotto pressione.

Esplorare l'ordine a breve raggio e le distorsioni locali negli ossidi ad alta entropia.

Questo studio esplora configurazioni stabili negli automi cellulari outer-totalistici su grafi regolari casuali.

Uno studio rivela come i campi elettrici cambiano le proprietà dei materiali nei quasicristalli e nei sistemi dell'effetto Hall quantistico.

Quest'articolo esplora come i vuoti influenzano le proprietà uniche del grafene e le sue potenziali applicazioni.

Un'esplorazione dei tentativi significativi di dimostrare l'ipotesi di Riemann.