Fisica - Sistemi disordinati e reti neurali

Esaminando come i campi elettrici e la temperatura influenzano il comportamento delle molecole elicoidali.

Uno studio rivela come le interazioni influenzano le transizioni tra i liquidi di Luttinger e i vetri di Anderson.

Un nuovo metodo collega l'apprendimento automatico e l'informazione mutua nei sistemi di spin classici.

Uno studio rivela come il disordine influisce sulle proprietà elettriche del grafene.

Nuove scoperte rivelano come la temperatura influisce sul comportamento atomico nei liquidi.

Esaminando come il caso influenzi il comportamento dei sistemi magnetici bidimensionali.

La ricerca mostra promesse nei materiali magnetocalorici per la refrigerazione ecologica.

Una panoramica delle catene di Tribonacci e del loro significato nella scienza dei materiali.

Esaminando come i modificatori alcalini influenzano le superfici del vetro silicato alcalino e le loro applicazioni.

Questo articolo esplora i condensati dissipativi e le loro fasi e comportamenti di frequenza unici.

Uno sguardo a come i vetri ultrastabili passano a uno stato liquido.

I ricercatori uniscono l'apprendimento automatico e la teoria della scala per migliorare gli studi sulla confinamento delle onde.

Nuovi metodi migliorano il recupero dei segnali dai dati compressi.

Esplorando come lo spessore degli strati e il disordine influenzano la conduttività nelle superreticoli.

Un metodo per migliorare l'interpretabilità e le prestazioni delle reti neurali ispirato al cervello umano.

La ricerca svela il comportamento vibratorio complesso dei liquidi attraverso metodi sperimentali e simulazioni.

Investigare il potenziale dei perceptroni quantistici per migliorare le capacità di apprendimento automatico.

Esaminare il comportamento delle particelle in ambienti disordinati e l'importanza della lunghezza di localizzazione.

I ricercatori usano l'apprendimento automatico per capire le fasi complesse nei materiali disordinati.

Uno sguardo a come le cellule interagiscono per formare strutture stabili nei tessuti.

Esplorando il comportamento unico delle particelle nelle catene di Aubry-André con localizzazione super-esponenziale.

Scopri come i liquidi che formano vetro cambiano proprietà mentre si raffreddano.

Un nuovo metodo di apprendimento automatico caratterizza i punti eccezionali nei sistemi non hermitiani.

Un nuovo metodo migliora lo studio dei sistemi interconnessi in vari campi.

I ricercatori studiano la dinamica di rilassamento nei modelli di spin per trovare comportamenti universali in diverse condizioni.

La ricerca rivela comportamenti universali nell'autocorrelazione tramite l'analisi della complessità di Krylov.

Uno studio svela intuizioni sul comportamento neurale usando strumenti di geometria dell'informazione.

Le reti residue migliorano il deep learning affrontando le sfide dell'aumento della profondità.

I ricercatori usano simulatori quantistici per migliorare le capacità di apprendimento delle macchine.

La ricerca svela come gli eccitoni si muovono nei punti quantici, influenzando i progressi tecnologici.

Uno sguardo a come la teoria del campo medio dinamico aiuta nello studio delle reti neurali.

Questo studio analizza la stabilità di una struttura ossidica unica per nuove applicazioni materiali.

La ricerca evidenzia come le eliche antiferromagnetiche migliorano le prestazioni termoelettriche.

Esaminando come la localizzazione dinamica e la termalizzazione influenzano i comportamenti dei sistemi quantistici.

I ricercatori studiano la stabilità delle proteine per migliorare l'efficacia dei farmaci a base di proteine.

Questo articolo esplora la proprietà di iperuniformità nei rivestimenti quasiperiodici usando frazioni continue.

Uno studio su autoencoder a due strati per una rimozione efficace del rumore nei dati.

Esplorare l'interazione tra il rumore e il comportamento nei sistemi eccitabili.

Questo studio analizza il ruolo dell'annealing quantistico nell'ottimizzazione di problemi complessi.

Questo articolo parla dell'uso delle Reti Neurali Informate dalla Fisica per risolvere problemi di meccanica quantistica.