Física - Sistemas desordenados e redes neuronais

Explorando o impacto do aprendizado de máquina nas transições de fase na física.

Explorando as conexões entre vidros de spin e os avanços em machine learning.

Esse artigo explora métodos pra estudar cristais mistos e suas aplicações.

Analisando como redes neurais profundas aprendem e os desafios que encontram.

Estudo mostra como o som se comporta em sistemas vítreos usando modelos de partículas aleatórias.

Pesquisadores revelam um modelo simplificado que liga redes de molas e o comportamento de materiais.

Pesquisas mostram como os modos de borda mantêm a direção das ondas, mesmo com as interferências.

Este artigo explora o papel dos NMDARs na função do cérebro e no rastreamento preditivo.

Uma olhada nas propriedades únicas do modelo SYK supersimétrico e suas implicações.

Novas descobertas sobre como a sincronização em clusters acontece em redes caóticas e assimétricas.

Pesquisadores estão melhorando métodos para controlar interações de spin em modelos de Ising usando técnicas ópticas.

Explore como os materiais codificam e recuperam memória, focando em sólidos amorfos e nano-barras.

Esse artigo fala sobre um novo método pra analisar os padrões de atividade cerebral de forma eficaz.

Este artigo examina a evolução da aprendizagem hebbiana em redes neurais.

Entender o gelo superiônico dá uma luz sobre as condições dos planetas gelados.

Esse artigo fala sobre propriedades ocultas, tipo fractais, nas estruturas de comunidade de redes complexas.

Estudo revela como observar fermions livres influencia sua dinâmica quântica.

Novos princípios abrem caminho para estudar materiais não-Hermíticos sem efeitos adversos.

Explorando os impactos da desordem na bomba de Thouless e nos estados de Floquet.

Explorando como a luz interage com partículas e seus efeitos no momento angular.

Analisando como sólidos amorfos se comportam sob estresse através do problema de Eshelby.

Este estudo explora transições em sistemas complexos usando estatísticas espectrais de longo alcance.

Explorando a conexão entre métodos de compartilhamento secreto e sistemas complexos na física.

Aprenda sobre RBMs e suas aplicações na análise de dados.

Novos neurônios artificiais baseados em condensado de Bose-Einstein mostram potencial para aplicações avançadas de IA.

Esse artigo fala sobre os desafios de encontrar mínimos locais de energia em sistemas quânticos.

Pesquisas mostram como o doping muda as fronteiras de grão em materiais de ceria-zirconia.

Explorando como o comportamento do mofo lático melhora a eficiência de redes em aplicações do mundo real.

Analisando as reações dos supercondutores a mudanças rápidas na temperatura e na estrutura de energia.

Explorando como o barulho afeta o emaranhamento e a informação em sistemas quânticos.

Uma olhada em como as leis de escalabilidade influenciam a eficiência e a precisão das redes neurais.

Uma olhada em como as impurezas afetam os estados topológicos nos materiais.

Um método que usa reflexões de ultrassom pra analisar estruturas de materiais.

Um estudo sobre cadeias de spin revela os efeitos de campos magnéticos e anisotropia na localização.

Este estudo analisa como potenciais quasiperiódicos afetam a localização em muitos corpos.

Redes Hopfield densas mandam bem em reconhecer padrões, principalmente com dados barulhentos.

Examinando como a informação muda e se espalha em vidros quânticos de spin usando modelos chave.

Explorando a importância de matrizes aleatórias não hermitianas em sistemas físicos complexos.

Explorando o papel do recozimento quântico na otimização aproximada e suas vantagens em relação aos métodos clássicos.

Investigando como os operadores se espalham em sistemas desordenados e interativos de múltiplos corpos.