Física - Sistemas desordenados e redes neuronais

Novas descobertas mostram como a temperatura afeta o comportamento atômico em líquidos.

Examinando como a aleatoriedade molda o comportamento de sistemas magnéticos bidimensionais.

Pesquisas mostram que materiais magnetocalóricos têm potencial para refrigeração ecológica.

Uma visão geral das cadeias de Tribonacci e sua importância na ciência dos materiais.

Analisando como os modificadores alcalinos influenciam as superfícies do vidro de silicato alcalino e suas aplicações.

Este artigo explora condensados dissipativos impulsionados e seu comportamento único de fase e frequência.

Um olhar sobre como vidros ultrastáveis fazem a transição para um estado líquido.

Pesquisadores juntam aprendizado de máquina e teoria de escalonamento pra melhorar os estudos de confinamento de ondas.

Novos métodos melhoram a recuperação de sinal a partir de dados comprimidos.

Explorando como a espessura das camadas e a desordem afetam a condutividade em super-rede.

Um método pra melhorar a interpretabilidade e o desempenho de redes neurais inspirado no cérebro humano.

Pesquisas mostram um comportamento vibracional complexo dos líquidos por meio de métodos experimentais e simulações.

Investigando o potencial dos perceptrons quânticos para melhorar as habilidades de aprendizado de máquina.

Analisando o comportamento das partículas em ambientes desordenados e a importância do comprimento de localização.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra entender fases complexas em materiais desordenados.

Um olhar sobre como as células interagem para formar estruturas estáveis nos tecidos.

Explorando o comportamento único de partículas em cadeias de Aubry-André com localização super-exponencial.

Descubra como líquidos formadores de vidro mudam de propriedades à medida que esfriam.

Um novo método de aprendizado de máquina caracteriza pontos excepcionais em sistemas não-Hermitianos.

Um novo método melhora o estudo de sistemas interconectados em várias áreas.

Pesquisadores estudam a dinâmica de relaxamento em modelos de spin pra encontrar comportamentos universais em diferentes condições.

Pesquisas revelam comportamentos universais na autocorrelação por meio da análise da complexidade de Krylov.

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.