Fisica - Sistemi disordinati e reti neurali

Ricercando come il disordine influisce sul comportamento degli elettroni e sugli stati localizzati.

Questo studio esplora l'uso del calcolo a riserva consapevole dei parametri per analizzare circuiti caotici.

Esplorare il comportamento delle fasi topologiche sotto condizioni di percolazione.

Gli oscillatori quantistici migliorano la memoria e il calcolo attraverso stati quantistici unici.

Esplorando l'impatto del machine learning sulle transizioni di fase nella fisica.

Esplorare i legami tra vetri di spin e sviluppi del machine learning.

Questo articolo esplora metodi per studiare cristalli misti e le loro applicazioni.

Esaminare come le reti neurali profonde apprendono e le sfide che affrontano.

Uno studio svela come il suono si comporta nei sistemi vetrosi usando modelli di particelle casuali.

I ricercatori hanno svelato un modello semplificato che collega le reti di molle e il comportamento dei materiali.

La ricerca mostra come i modi di bordo mantenendo la direzione delle onde nonostante le perturbazioni.

Quest'articolo esplora il ruolo dei NMDAR nella funzione cerebrale e nel tracciamento predittivo.

Uno sguardo alle proprietà uniche del modello SYK supersimmetrico e alle sue implicazioni.

Nuove intuizioni su come avviene la sincronizzazione dei cluster in reti caotiche e asimmetriche.

I ricercatori stanno migliorando i metodi per controllare le interazioni di spin nei modelli di Ising attraverso tecniche ottiche.

Esplora come i materiali codificano e recuperano la memoria, concentrandoti sui solidi amorfi e sui nano-aste.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per analizzare i modelli di attività cerebrale in modo efficace.

Questo articolo esamina l'evoluzione dell'apprendimento hebbiano nelle reti neurali.

Capire il ghiaccio superionico fa luce sulle condizioni dei pianeti ghiacciati.

Questo articolo parla di proprietà nascoste simili a frattali nelle strutture di comunità delle reti complesse.

Uno studio svela come osservare fermioni liberi influenzi la loro dinamica quantistica.

Nuovi principi aprono la strada allo studio di materiali non Hermitiani senza effetti negativi.

Esplorare gli impatti del disordine sulla pompa di Thouless e sugli stati di Floquet.

Esplorando come la luce interagisce con le particelle e i suoi effetti sul momento angolare.

Esaminare come si comportano i solidi amorfi sotto stress attraverso il problema di Eshelby.

Questo studio esplora le transizioni nei sistemi complessi usando statistiche spettrali a lungo raggio.

Esplorando il legame tra metodi di condivisione segreta e sistemi complessi nella fisica.

Scopri cosa sono le RBM e come le usano nell'analisi dei dati.

Nuovi neuroni artificiali basati su condensato di Bose-Einstein mostrano potenzialità per applicazioni avanzate di intelligenza artificiale.

Questo articolo parla delle sfide nel trovare i minimi energetici locali nei sistemi quantistici.

La ricerca mostra come il doping cambia i confini di grano nei materiali ceria-zirconia.

Esplorare come il comportamento della muffa vischiosa migliori l'efficienza delle reti in applicazioni reali.

Esaminando le reazioni dei superconduttori a bruschi cambiamenti di temperatura e struttura energetica.

Esplorando come il rumore influisce sull'intreccio e sulle informazioni nei sistemi quantistici.

Uno sguardo a come le leggi di scaling influenzano l'efficienza e la precisione delle reti neurali.

Uno sguardo a come le impurità influenzano gli stati topologici nei materiali.

Un metodo che usa le riflessioni degli ultrasuoni per analizzare le strutture dei materiali.

Uno studio sulle catene di spin rivela gli effetti dei campi magnetici e dell'anisotropia sulla localizzazione.

Questo studio esplora come i potenziali quasi-periodici influenzano la localizzazione in sistemi a molti corpi.

Le Dense Hopfield Networks sono fantastiche nel riconoscere i modelli, soprattutto con dati rumorosi.