Física - Sistemas desordenados e redes neuronais

Uma nova abordagem melhora a eficiência das técnicas de otimização fotônica.

Investigando como a fase influência o comportamento das partículas em sistemas desordenados.

Estudo revela características magnéticas únicas no material relaxor-ferroelétrico Pb(Fe Nb)O.

Novos métodos revelam descobertas sobre as interações entre espécies e a dinâmica das comunidades.

Explorando o papel da IA em prever estruturas de proteínas através de sequências de copolímeros.

Explorando como os movimentos das partículas mudam sob restrições e influências de energia.

Analisando como redes de crença profunda podem aprender com os dados e criar representações complexas.

Explorando a conexão entre redes fractais e isolantes topológicos.

Explorando a relação entre a localização de muitos corpos e estados térmicos na física.

Aprenda como a aprendizagem multimodal melhora a eficácia da análise de dados.

Pesquisadores revelam novos mecanismos de deslocalização de partículas usando flutuações de vácuo em sistemas quânticos.

Um estudo das redes cerebrais em humanos, moscas-das-frutas e camundongos revela padrões de conexão únicos.

Mergulhando na localização de muitos corpos e no comportamento dos níveis de energia na física quântica.

Um olhar sobre os mecanismos que influenciam a resistividade nos materiais.

Explorando como as matrizes de peso evoluem durante o treinamento de machine learning.

Explorando como sistemas caóticos se comportam e o impacto da irreversibilidade em várias áreas.

Explorando os comportamentos complexos dos materiais com blocos de construção desalinhados.

Cientistas estudam estados quiméricos pra entender como o cérebro funciona e como as populações de neurônios se comunicam.

Um olhar mais de perto em como o modelo de hiperesfera ajuda a entender líquidos viscosos.

Explorando como sistemas de múltiplos corpos resistem à termalização e mantêm seus estados localizados.

Explorando como respostas não-lineares melhoram a tomada de decisão em grupos sociais.

Pesquisas mostram como defeitos de ouriços do mar afetam o comportamento do vidro sob estresse.

Novas descobertas sobre oscilações quânticas revelam informações sobre materiais eletrônicos e o comportamento de quasipartículas.

Este artigo explora o caos quântico através de funções de correlação e vários modelos.

CoTra oferece insights sobre como classificar fases quânticas e correlações.

Estudo explora como o sódio afeta a condutividade térmica em vidros de silicato de sódio.

Pesquisas mostram o comportamento das propriedades elétricas e térmicas em materiais topológicos 2D.

Nova tecnologia spintrônica melhora a eficiência e a precisão do processamento de dados de séries temporais.

Examinando como os transformers aprendem com o contexto sem precisar ser re-treinados.

Novas pesquisas mostram que nanoscrolls de carbono podem aumentar muito a condutividade elétrica sob a influência de um campo magnético.

Este artigo analisa o módulo de cisalhamento e o relaxamento de volume em vidros metálicos de alta entropia.

Pesquisas mostram fatores chave que influenciam a coercividade em ímãs SmCo-1:7.

DULQA melhora a resolução de problemas aprendendo com a experiência e se adaptando aos desafios.

Este artigo fala sobre como a desordem influencia o comportamento dos isolantes de Chern-Hopf.

Um olhar sobre como a decoerência afeta sistemas quânticos e suas simetrias.

Uma análise profunda nas complexidades do perceptron simétrico binário.

Máquinas Ising caóticas combinam métodos de computação únicos para resolver problemas complexos.

Explorando o comportamento de ordem surpreendente em sistemas físicos, particularmente o sal de Rochelle.

Explorando como a computação neuromórfica imita as funções do cérebro humano.

Pesquisas usando o Quantum ESPRESSO mostram como os materiais se comportam em nível molecular.