Fisica - Sistemi disordinati e reti neurali

Esaminando come le impurità influenzano le proprietà elettroniche nei materiali avanzati.

Esaminando il ruolo dei confini di mobilità nei modelli a singola particella e nei modelli a molti corpi.

Esplorando come le reti di sistemi caotici raggiungono la sincronizzazione nel tempo.

Questo articolo esplora il ruolo del machine learning nella comprensione della conducibilità termica.

Esaminando la sincronizzazione nelle reti neurali e nelle reti elettriche attraverso stati simili a chimere.

Scopri come migliorare l'efficienza nel machine learning e nell'elaborazione dei dati.

Nuovi metodi sfruttano il calcolo quantistico per prevedere efficacemente le strutture cristalline.

Scopri come l'apprendimento ensemble migliora l'accuratezza delle previsioni nonostante il rumore.

Esplorando gli effetti del disordine sul comportamento degli elettroni attraverso la localizzazione di Anderson nei materiali.

La ricerca esplora come le forze trasversali influenzano la dinamica delle particelle e il campionamento nei liquidi densi.

Questo articolo esamina le dinamiche di crescita superficiale nei sistemi quantistici unidimensionali guidati.

Indagare su come il sale influisce sulla capacità dell'acqua di trasmettere segnali elettrici.

Capire i cluster può svelare segreti sui sistemi complessi e le transizioni di fase.

Uno sguardo a come gli agenti apprendono e migliorano nei loro ambienti.

Esplora le basi e le applicazioni delle reti neurali a due strati.

Esaminare come il tempo di osservazione influisca sulla presa di decisioni e sul processo informativo.

La ricerca svela comportamenti complessi della luce in sistemi disordinati con implicazioni per la tecnologia.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per pulire immagini rumorose usando tecniche quantistiche.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento automatico con la meccanica classica per analizzare i sistemi fisici.

Scopri come le PINNs integrano fisica e dati per risolvere le equazioni.

I ricercatori usano computer quantistici per capire meglio sistemi quantistici complessi e la localizzazione.

I BAM riconoscono e richiamano i modelli in modo efficiente grazie alle connessioni neurali.

Uno studio rivela transizioni di fase e rapido mescolamento nei circuiti quantistici solo con misurazione.

Questo studio analizza il comportamento dei materiali vetrosi quando vengono raffreddati e le interazioni tra le particelle.

Lo studio analizza le transizioni di fase nelle catene spin XXZ influenzate da bagni locali.

I sistemi ottici potrebbero rivoluzionare il deep learning, elaborando i dati più velocemente e in modo più efficiente.

Uno studio sull'effetto Hall anomalo in materiali unici.

Questo articolo esamina come il disordine influisce sulla fusione nei materiali bidimensionali.

Un nuovo framework offre spunti su come le reti neurali apprendono e funzionano.

Esplorando i segreti dietro la formazione e il comportamento dei materiali vetrosi.

Esaminare come i parametri regolabili influenzano la mobilità delle particelle nei sistemi di reticolo quasicperiodici.

Esplora come gli FCN e i CNN differiscano nell'apprendimento delle caratteristiche e nelle prestazioni.

I ricercatori studiano la localizzazione di molti corpi sotto misurazioni continue e interazioni ambientali.

Indagare come il disordine e il accoppiamento influenzano il comportamento delle particelle nella meccanica quantistica.

Esplorando il legame tra campionamento di bosoni e caos nella fisica quantistica.

Questo articolo esamina come il disordine influisce sulla resistenza dei materiali e sui meccanismi di rottura.

Esplorare come il rumore attivo migliori il recupero della memoria nei modelli basati su oscillatori.

Esplorare come le misure influenzano il comportamento dei qubit nei circuiti quantistici.

La ricerca rivela proprietà a microonde uniche nelle spirali di Vogel usando modelli cilindrici.

Esaminando l'efficienza delle reti neurali attraverso principi termodinamici.