Física - Sistemas desordenados e redes neuronais

Um olhar sobre como as Redes Hebbianas Multitarefa enfrentam tarefas de aprendizado complexas.

Pesquisas mostram comportamentos complexos de partículas em sistemas desordenados.

Um olhar sobre a fatoração de matrizes e o método inovador de desmaterialização.

Pesquisas mostram que o aprendizado de máquina consegue classificar densidades espectrais em sistemas quânticos de forma eficaz.

Uma visão geral das redes de Hopfield abordando generalização e overfitting.

Pesquisas mostram a dinâmica entre a localização em muitos corpos e bolhas ergódicas.

Como a curvatura negativa influencia o movimento de partículas em sistemas quânticos.

Chygraphs ajudam a analisar conexões de rede complexas de forma eficaz.

Este artigo examina como átomos faltando influenciam o magnetismo em cadeias de Ising.

A pesquisa apresenta um modelo pra entender melhor os materiais de vidro e suas propriedades.

Explorando como a desordem afeta as propriedades eletrônicas do grafeno e a dinâmica dos quasipartículas.

Este estudo analisa as propriedades e comportamentos únicos dos vidros metálicos e de telureto.

Uma olhada na tomografia de sombra clássica e seu impacto na análise de estados quânticos.

Explore os efeitos da desordem e da temperatura nas propriedades do grafeno em bilayer.

Examinando as propriedades únicas e potenciais aplicações de materiais de dispersão quarticos.

Uma nova perspectiva sobre redes neurais profundas usando princípios matemáticos.

Sistemas mecânicos oferecem novas maneiras de processar dados sem eletrônicos.

Pesquisas mostram como a aleatoriedade estruturada altera o comportamento de circuitos quânticos híbridos.

Estudo revela interações complexas de partículas carregadas em plasmas.

Um olhar sobre como os vidros e géis reagem ao estresse com o tempo.

Uma olhada nos comportamentos estranhos das partículas em isolantes topológicos.

Pesquisadores usam redes neurais pra modelar melhor materiais não estequiométricos complexos.

Analisando o comportamento complicado dos materiais durante as transições de supercondutores para isolantes.

Técnicas quânticas estão transformando modelos generativos para geração de dados.

Novos algoritmos melhoram a recuperação de memória em redes de Hopfield para um desempenho melhor.

Explore as propriedades únicas de redes não-Hermitianas e Hermitianas.

Uma visão geral da matriz de reação de Wigner e seu papel nas interações de ondas.

Explore como as redes evoluem com novas conexões e suas implicações.

Estudo investiga como ondas interagem com materiais cheios de partículas.

Esta pesquisa usa sistemas quânticos pra resolver problemas complexos de otimização como Max-Cut e MIS.

Explore as características únicas dos líquidos de spin em estruturas quasicristalinas não periódicas.

Descubra como as ondas ajudam a gente a coletar informações precisas sobre objetos.

Novo método PBMG melhora a eficiência de amostragem em modelos de rede e regiões críticas.

Pesquisas recentes mostram comportamentos únicos de materiais vítreos em diferentes dimensões.

Uma abordagem de deep learning melhora a reconstrução hamiltoniana para simulações quânticas.

Nova abordagem melhora previsões de propriedades do vidro com aprendizado de máquina e conhecimento de especialistas.

Estudo analisa como a troca de pares afeta as transições de fase em férmions sem spin.

Explorando os efeitos da anisotropia magnetociral elétrica em cristais de telúrio.

Explorando o papel das redes neurais na representação de estados complexos de muitos corpos quânticos.

Um olhar sobre como estados fora do equilíbrio impactam processos biológicos e interações.