Física - Sistemas desordenados e redes neuronais

Estudo revela insights sobre o comportamento neural usando ferramentas de geometria da informação.

Redes residuais melhoram o deep learning ao lidar com os desafios de maior profundidade.

Pesquisadores usam simuladores quânticos pra melhorar as capacidades de aprendizado de máquina.

Pesquisas mostram como os excitons se movem em pontos quânticos, influenciando os avanços tecnológicos.

Um olhar sobre como a teoria de campo médio dinâmico ajuda a estudar redes neurais.

Esse estudo analisa a estabilidade de uma estrutura de óxido única para novas aplicações de materiais.

Pesquisas mostram como hélices antiferromagnéticas melhoram o desempenho termoelétrico.

Analisando como a localização dinâmica e a termalização moldam o comportamento de sistemas quânticos.

Pesquisadores estudam a estabilidade das proteínas pra melhorar a eficácia dos medicamentos à base de proteínas.

Este artigo explora a propriedade da hiperuniformidade em pavimentos quasiperiódicos usando frações continuadas.

Um estudo sobre autoencoders de duas camadas pra remover ruído de forma eficaz nos dados.

Explorando a interação entre barulho e comportamento em sistemas excitáveis.

Este estudo analisa o papel do resfriamento quântico na otimização de problemas complexos.

Este artigo fala sobre o uso de Redes Neurais Informadas por Física para resolver problemas de mecânica quântica.

O estudo do comportamento das ondas em meios desordenados impulsiona aplicações tecnológicas.

Explorando a importância dos pontos críticos e pontos tricríticos nos materiais.

Cristais de tempo desafiam nossa visão de estabilidade na física e em sistemas quânticos.

Este artigo examina o papel das simetrias em sistemas desordenados dentro das teorias quânticas de campo.

Uma olhada na fase de pseudocaixa e sua importância na supercondutividade de alta temperatura.

Investigando como materiais granulares reagem a impactos em alta velocidade e a perda de energia.

Um novo framework de aprendizado de máquina melhora a identificação de equações matemáticas a partir de dados.

Aprendizado de máquina melhora a classificação e localização de nós na ciência.

Explorando comportamentos de ondas e distribuições de intensidade em cavidades caóticas.

Este estudo analisa como fluidos binários interagem com a aleatoriedade e o comportamento de fase.

Analisando transições de fase induzidas por medições em circuitos quânticos e suas implicações.

A pesquisa sobre materiais únicos que manipulam ondas eletromagnéticas abre novas possibilidades tecnológicas.

Este estudo analisa os padrões de atividade cerebral em pessoas com Alzheimer e saudáveis.

Estudo revela estratégias eficazes pra encontrar alvos em condições variadas.

Aprendizado profundo melhora as previsões em modelos de Ising quântico, aprimorando os cálculos de energia.

Explorando como defeitos topológicos em vidros afetam seu comportamento sob estresse.

Analisando como pares de férmions e buracos se comportam sob dispersão aleatória e distância.

Estudo revela como defeitos moldam o comportamento de vidros metálicos com mudanças de temperatura.

Explorando como as ligações de hidrogênio afetam as características da proteína fluorescente verde.

Este artigo fala sobre como partículas em movimento afetam a quebra de vidros sob pressão.

Um novo método melhora a previsão de mudanças de fase em materiais usando aprendizado de máquina não supervisionado.

Explorando o impacto da desordem em isolantes de Anderson topológicos de terceira ordem.

Explorando as dinâmicas de genótipo e fenótipo na evolução.

Pesquisas mostram que os atratores crescem exponencialmente à medida que as redes de Kauffman aumentam de tamanho.

Um olhar sobre como os materiais envelhecem com o tempo depois de serem perturbados.

Esse estudo revela os comportamentos complicados dos vidros metálicos durante a fase de transição deles.