Física - Sistemas desordenados e redes neuronais

A pesquisa investiga métodos de controle pra lidarem com comportamento caótico em sistemas quânticos.

Investigando a dinâmica de circuitos quânticos através de medições e geometria de estabilizadores.

Pesquisadores simplificam redes neurais pra revelar insights importantes sobre memória e tomada de decisão.

Examinando como a aleatoriedade afeta o caos quântico em modelos de Ising.

Esse artigo analisa modelos de múltiplos índices e o papel deles em aprender com os dados.

Analisar materiais quirais através da topologia dá insights sobre seu comportamento e propriedades.

As máquinas Ising têm como objetivo soluções eficientes para problemas complexos com baixo consumo de energia.

Analisando como os modelos de transformer melhoram com o tamanho e a complexidade.

Estudo analisa a generalização e o desempenho da regressão ridge com características aleatórias usando autovalores.

Um estudo sobre como melhorar o treinamento de redes neurais com funções de ativação que não são diferenciáveis.

Este artigo fala sobre como redes neurais profundas aprendem a linguagem através da previsão do próximo token.

Esse artigo fala sobre como modelos de neurônios ajudam a analisar a atividade cerebral complexa.

Esse estudo explora como a desordem afeta a localização de partículas em um sistema quântico em forma de escada.

Este estudo revela como materiais desordenados se comportam sob pressão.

Explorando a ordem de curto alcance e distorções locais em óxidos de alta entropia.

Esse estudo investiga configurações estáveis em autômatos celulares totais externos em grafos regulares aleatórios.

Estudo revela como campos elétricos mudam as propriedades dos materiais em quasicristais e sistemas de efeito Hall quântico.

Este artigo explora como as lacunas afetam as propriedades únicas do grafeno e suas possíveis aplicações.

Uma exploração das tentativas significativas de provar a Hipótese de Riemann.

Um olhar sobre os SPIMs e seu potencial em problemas de otimização.

Investigando como estratégias de mistura melhoram a cooperação entre as pessoas.

Esse artigo analisa como o viés se desenvolve durante o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

Este estudo examina quasicristais e seu comportamento sob várias condições.

Pesquisas mostram como a não linearidade afeta a localização de ondas em ambientes desordenados.

Explore como as configurações de temperatura influenciam a geração de texto em modelos de linguagem.

Uma olhada em como a temperatura afeta os compósitos de polímero condutor e suas propriedades elétricas.

Novo modelo de máquina Ising melhora a solução de problemas de otimização e a velocidade computacional.

Uma exploração de como os óculos envelhecem e evoluem com o tempo.

Explorando o potencial dos cristais de tempo em dispositivos quânticos de próxima geração.

Novas descobertas mostram como a desordem afeta anomalias quânticas em materiais.

Analisando como a ordem de médio alcance afeta o comportamento dos vidros de silicato.

Uma visão geral dos plasmas ultrafrios moleculares e seus comportamentos únicos.

Pesquisas mostram como redes neurais têm dificuldade em generalizar em aplicações de física quântica.

Um novo método melhora as estratégias de medição para sistemas quânticos.

Um estudo sobre as capacidades de aprendizado de grandes modelos de linguagem em tarefas de aritmética modular.

Este artigo explora soluções para o oversmoothing em redes neurais de grafo, focando nas GCNs.

A abordagem híbrida melhora as simulações de comportamentos moleculares complexos usando conhecimento de especialistas e dados.

Examinando fenômenos de localização em sistemas quasicíclicos através do modelo IAAF.

Um olhar sobre a história e as propriedades do vidro e dos sólidos.

Este estudo revela novas fases em isolantes topológicos de ordem superior através de modulação quase-periódica.