研究によると、弾性が圧力下での材料の状態にどんな影響を与えるかがわかったよ。
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研究は、非エルミート系における準周期格子、局在化、バタフライスペクトルに焦点を当てている。
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この記事は、異なる条件下での二次元スピン系におけるホールの動きについて研究してるよ。
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エネルギー貯蔵用途のための非晶質NaOClの構造特性を分析中。
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ヒステロンの概要、相互作用、そして材料科学への影響。
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研究はネットワーク内の種の相互作用を調べて、エコロジーや経済学への洞察を明らかにしてるよ。
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電子の弱い局在とテラヘルツ光応答についての深い考察。
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相変化メモリにおけるGeリッチGeTe合金の結晶化が与える影響を調べる。
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密な液体の動きに力がどう影響するかの研究。
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新しいアプローチが、乱れがトポロジカル材料にどんな影響を与えるかを明らかにしている。
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研究はガラスの非音響励起に関する知識を深める。
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コルモゴロフ・アーノルドネットワークは、データ分析と学習のための革新的なソリューションを提供してるよ。
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アモルファス材料は、光学やエレクトロニクスの進歩にユニークな特性を提供するよ。
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研究者たちは、一次元モデルにおける動かないホールの影響を受けたスピンヘリックスの振る舞いを分析している。
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研究者たちが、高周波と高温下での金属ガラスの挙動を発見した。
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ランダムな相互作用が生態系の個体群動態に与える影響を探る。
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科学者たちは、微小な粒子が慎重なデザインによってユニークな構造を形成する方法を明らかにした。
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NbN薄膜は、その独自の特性から、エレクトronicsや光学技術において期待が持てる。
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最近の研究では、測定が量子状態や技術にどのように影響するかが示されている。
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学習がどのように連想プロセスを通じて起こるか、そしてその数学的表現を探る。
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新しい方法で、機械学習を使って量子の動作を正確にコントロールできるようになった。
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研究はコネクトームを通じて脳のネットワークや機能についての洞察を明らかにしている。
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新しい理論がポリディスパースガラス材料の挙動に光を当てている。
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新しいアルゴリズムが相関ネットワークのグラフ整合性の速度と精度を向上させる。
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都市ネットワークにおける整数交通流の課題に取り組むアルゴリズムに関する研究。
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トランスフォーマーにおける文脈内学習に影響を与える要因を明らかにする研究。
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多体局在化が量子物理学の伝統的な熱化の概念にどんな挑戦をしているかを発見しよう。
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生成拡散モデルの詳細とそれぞれのユニークなプロセスについて。
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研究者たちは、独特な特性を明らかにするために、非エルミート希薄帯状ランダム行列を研究している。
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乱れた材料と光の相互作用を調べ、その影響について。
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DNNと構造ガラスの類似点を調査中。
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NISQデバイスの量子チャンネルの理解を深めるために機械学習を使うこと。
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単純調和振動子をモデル化するトランスフォーマーの能力に関する研究。
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研究は、量子システムの混沌とした振る舞いを管理するための制御方法を探っている。
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測定と安定器ジオメトリを通して量子回路のダイナミクスを調査する。
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研究者たちは神経ネットワークを簡素化して、記憶や意思決定に関する重要な洞察を明らかにしている。
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イジングモデルにおける量子カオスに対するランダムネスの影響を調べる。
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この論文はマルチインデックスモデルとデータから学ぶ際の役割を分析している。
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トポロジーを通じてキラル材料を調べると、その挙動や特性についての洞察が得られるよ。
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イジングマシンは、エネルギーをあまり使わずに複雑な問題を効率的に解決することを目指してるんだ。
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