アルゴリズムは、ガラスや複雑な材料の振る舞いについての洞察を明らかにする。
Federico Ghimenti, Ludovic Berthier, Jorge Kurchan
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この記事では、1次元の浸透モデルでパターンがどのように形成されるかを調べる。
P. Ovchinnikov, K. Soldatov, V. Kapitan
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研究により、重い尾のランダムフィールドが原因でオペレーターの成長に制限があることが明らかになった。
Christopher L. Baldwin
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ニューロンがどうやってコミュニケーションをとるかと、脳の機能における重要性の概要。
Lou Zonca, Elena Dossi, Nathalie Rouach
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この記事では、固定された粒子がガラス形成材料のダイナミクスにどのように影響を与えるかを探ってるよ。
Rajsekhar Das, T. R. Kirkpatrick, D. Thirumalai
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この記事では、統計物理学が神経ネットワークの学習を理解するのにどう役立つかを探る。
Hugo Cui
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機械学習モデルが2D材料におけるコステリッツ・トゥーレス転移をどう研究してるか探ってるよ。
Kai Zhang
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配分のシフトの課題とそれが予測に与える影響についての考察。
Alex Nguyen, David J. Schwab, Vudtiwat Ngampruetikorn
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ラグランジアンニューラルネットワークが現実の制約を考慮して動きを予測する方法を発見しよう。
Viviana Alejandra Diaz, Leandro Martin Salomone, Marcela Zuccalli
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材料の相変化を分析するための機械学習の利用に関する研究。
Diana Sukhoverkhova, Vyacheslav Mozolenko, Lev Shchur
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粒子の局在化の2種類を簡単に説明するね。
Burcu Yılmaz, Cem Yuce, Ceyhun Bulutay
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非エルミートシステムの挙動とその重要性についての考察。
Ze Chen, Kohei Kawabata, Anish Kulkarni
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多体エンタングルメントとその可視化方法についての明確な見解。
Vaibhav Sharma, Erich J Mueller
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ハイパーブランチポリマーとそのユニークな特性や応用について学ぼう。
V. Blavatska, Yu. Holovatch
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このプログラムはスピンを分析して、材料の相変化を明らかにするんだ。
Kacper Cybiński, James Enouen, Antoine Georges
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研究は、特徴学習がニューラルネットワークのパフォーマンスを効果的に向上させることを強調している。
Blake Bordelon, Alexander Atanasov, Cengiz Pehlevan
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小さな振動子がどんな風に相互作用して、混沌とした世界の中でバランスを見つけるかを覗いてみよう。
Róbert Juhász, Géza Ódor
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転移学習におけるハイパーパラメータ選択の効果的な戦略を探る。
Koki Okajima, Tomoyuki Obuchi
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量子ホップフィールドモデルを新たに見直すと、新しい洞察が得られる。
Koki Okajima, Yoshiyuki Kabashima
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CoVeGAは、スピードと効率で難しい最適化課題に取り組んでるよ。
James S. Cummins, Natalia G. Berloff
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時間依存の測定が量子回路とその挙動にどんな影響を与えるかを見てみよう。
Gal Shkolnik, Sarang Gopalakrishnan, David A. Huse
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ジャミングとアンジャミングにおける粒状材料の挙動を探ろう。
Juan C. Petit, Saswati Ganguly, Matthias Sperl
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ガラス材料のユニークな特性や振る舞いを見てみよう。
Liang Gao, Hai-Bin Yu, Thomas B. Schrøder
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ホップフィールドネットワークとその量子強化モデルについての考察。
Takeshi Kimura, Kohtaro Kato
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トポロジーが監視された量子システムやその挙動にどう影響するかを調査中。
Haining Pan, Hassan Shapourian, Chao-Ming Jian
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横場アイジングチェーンにおける秩序と無秩序の相互作用を探る。
Vanja Marić, Florent Ferro, Maurizio Fagotti
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RKOがどのようにさまざまな複雑な問題で解決策を最適化しているかを学ぼう。
Antonio A. Chaves, Mauricio G. C. Resende, Martin J. A. Schuetz
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スマートな投資選択とより良いポートフォリオ管理のための革新的な方法を見つけよう。
James S. Cummins, Natalia G. Berloff
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量子コンピュータにおけるエラー訂正法を見てみよう。
Yimu Bao, Sajant Anand
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ポリマーの挙動を正確に予測するシンプルなアプローチ。
Sebastian Brierley-Croft, Peter D. Olmsted, Peter J. Hine
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量子システムでの情報の振る舞いやカオスの役割を探る。
Cheryne Jonay, Cathy Li, Tianci Zhou
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発火率モデルが記憶の形成と再生をどう説明するかを見てみよう。
Simone Betteti, Giacomo Baggio, Francesco Bullo
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摩擦がストレスとフローのダイナミクスを通じて地震の挙動にどう影響するかを調査中。
Tom W. J. de Geus, Matthieu Wyart
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アクティブノイズは生成モデルを強化して、データ生成と精度を良くするんだ。
Alexandra Lamtyugina, Agnish Kumar Behera, Aditya Nandy
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異なるエネルギーレベルが粒子の振る舞いにどう影響するかの研究。
Danqi Lang, Lorenzo Costigliola, Jeppe C. Dyre
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無秩序な材料におけるクリティカル状態とその重要性を探る。
Tong Liu
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脳の領域がどう協力して働くか、そしてそれがパフォーマンスにどんな影響を与えるかを見てみよう。
Daniel M. Castro, Ernesto P. Raposo, Mauro Copelli
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アモルファストポロジカル絶縁体のユニークな伝導特性を探る。
Siddhant Mal, Elizabeth J. Dresselhaus, Joel E. Moore
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量子回路がどう機能するかをダンスを例えにして見てみよう。
Ning Bao, Keiichiro Furuya, Gun Suer
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この記事では、分子の挙動を予測するための生成AIモデルについてレビューするよ。
Richard John, Lukas Herron, Pratyush Tiwary
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