Fisica - Sistemi disordinati e reti neurali

Una panoramica dei plasmi ultracaldi molecolari e dei loro comportamenti unici.

La ricerca rivela come le reti neurali abbiano difficoltà con la generalizzazione nelle applicazioni di fisica quantistica.

Un nuovo metodo migliora le strategie di misurazione per i sistemi quantistici.

Uno studio sulle capacità di apprendimento dei grandi modelli di linguaggio nei compiti di aritmetica modulare.

Questo articolo esplora soluzioni per l'oversmoothing nelle reti neurali grafiche, concentrandosi sulle GCN.

L'approccio ibrido migliora le simulazioni dei comportamenti molecolari complessi usando la conoscenza di esperti e dati.

Esaminando i fenomeni di localizzazione nei sistemi quasicodificati attraverso il modello IAAF.

Uno sguardo alla storia e alle proprietà del vetro e dei solidi.

Questo studio rivela nuove fasi negli isolanti topologici di ordine superiore attraverso la modulazione quasiperiodica.

Esplorare i metodi di Monte Carlo per studiare il comportamento dei liquidi vetrosi.

Questo approccio collega la fisica con l'ottimizzazione per soluzioni migliori.

Uno sguardo a come le sostanze si diffondono attraverso diversi mezzi.

Esplorare come il disordine influisca sul comportamento degli elettroni nei materiali avanzati.

Scopri come i dopanti interagiscono nelle strutture magnetiche e i loro comportamenti sorprendenti.

Esplorando il codice torico usando il machine learning per i progressi nel calcolo quantistico.

Scopri come il riscaldamento può migliorare le prestazioni dell'addestramento del modello nel deep learning.

Indagine su come gli algoritmi si trovano in difficoltà con gli ottimi marginali.

Uno sguardo sugli ottimi marginali e il loro impatto sugli algoritmi nei sistemi complessi.

Nuovi metodi migliorano la stima dei parametri nei modelli di vetro spin.

Esplorando la frustrazione nel magnetismo usando il modello di Ising su un reticolo quadrato decorato.

Uno sguardo alle differenze di energia libera e al loro impatto sul comportamento dei vetri spin.

Il machine learning migliora le previsioni dei coefficienti di attività nelle miscele chimiche.

I ricercatori usano il machine learning per analizzare le fasi negli stati eigen di molti corpi.

Uno sguardo a SrCuTeWO e alle sue uniche proprietà non magnetiche.

Esplorare come gli oscillatori collegati mostrano comportamenti di gruppo complessi e dinamiche.

Scopri come il transfer learning migliora i risultati dei modelli usando conoscenze da compiti correlati.

Nuove scoperte mostrano come la stabilità possa esistere in sistemi disordinati.

Esplorando i comportamenti intriganti dei vetri di spin attraverso la rottura della simmetria replica.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza delle tecniche di ottimizzazione fotonica.

Indagare su come la fase influisce sul comportamento delle particelle nei sistemi disordinati.

Uno studio rivela caratteristiche magnetiche uniche nel materiale relaxor-ferroelettrico Pb(Fe Nb)O.

Nuovi metodi rivelano intuizioni sulle interazioni tra specie e dinamiche delle comunità.

Esplorare il ruolo dell'IA nella previsione delle strutture proteiche attraverso le sequenze di co-polimeri.

Esplorare come i movimenti delle particelle cambiano sotto vincoli e influenze energetiche.

Esaminando come le reti neurali a credenze profonde possano imparare dai dati e creare rappresentazioni complesse.

Esplorare il legame tra reticoli frattali e isolanti topologici.

Esplorando la relazione tra localizzazione a molti corpi e stati termici nella fisica.

Scopri come l'apprendimento multi-modale potenzia l'efficacia dell'analisi dei dati.

I ricercatori svelano nuovi meccanismi di delocalizzazione delle particelle usando le fluttuazioni del vuoto nei sistemi quantistici.

Uno studio sulle reti cerebrali di umani, mosche della frutta e topi svela schemi di connessione unici.