cond-mat.dis-nn Arbeiten

Strong Disorder Renormalization Group Method for Bond Disordered Antiferromagnetic Quantum Spin Chains with Long Range Interactions: Excited States and Finite Temperature Properties

Diese Arbeit erweitert die Strong Disorder Renormalization Group-Methode auf angeregte Zustände und endliche Temperaturen in bond-disorderten antiferromagnetischen Quantenspin-Ketten mit langreichweitigen Wechselwirkungen, wobei sie die Verteilung der Kopplungskonstanten sowie thermodynamische Eigenschaften wie magnetische Suszeptibilität und Verschränkungsentropie analysiert.

Stefan Kettemann2026-03-06⚛️ quant-ph

A Dynamical Theory of Sequential Retrieval in Input-Driven Hopfield Networks

Diese Arbeit entwickelt eine dynamische Theorie für die sequenzielle Abrufbarkeit in input-getriebenen Hopfield-Netzwerken, indem sie explizite Bedingungen für selbsttragende Speicherübergänge herleitet und so eine mathematische Brücke zwischen klassischer Hopfield-Dynamik und modernen Reasoning-Architekturen schlägt.

Simone Betteti, Giacomo Baggio, Sandro Zampieri2026-03-06🔬 physics

Predicting oscillations in complex networks with delayed feedback

Diese Studie entwickelt ein analytisches Framework zur Vorhersage von Oszillationen in komplexen Netzwerken mit verzögertem Feedback, indem sie die Wechselwirkung zwischen struktureller Komplexität und Verzögerung theoretisch analysiert, experimentell validiert und durch Reservoir Computing direkt aus Zeitreihendaten bestätigt.

Shijie Liu, Jinliang Han, Jianming Liu + 2 more2026-03-06🔬 physics

Strongly clustered random graphs via triadic closure: Degree correlations and clustering spectrum

Diese Arbeit stellt ein exaktes analytisches Modell für stark vernetzte Zufallsgraphen vor, das durch Triadenabschließung entsteht und positive Gradassortativität sowie nichttriviale Clusterungsspektren erklärt, wodurch eine theoretische Lücke im Verständnis komplexer Netzwerkstrukturen geschlossen wird.

Lorenzo Cirigliano, Gareth J. Baxter, Gábor Timár2026-03-06🔬 physics

Diffusion disorder in the contact process

Die Studie zeigt, dass räumlich inhomogene Diffusionsraten im Kontaktprozess zwar nach der Power-Counting-Analyse irrelevant erscheinen, in großskaligen Simulationen jedoch durch die Erzeugung effektiver Heilungs-Raten-Unordnung den kritischen Punkt der gerichteten Perkolation destabilisieren und zu einer universellen Klasse mit unendlicher Unordnung führen.

Valentin Anfray, Manisha Dhayal, Hong-Yan Shih + 1 more2026-03-06🔬 physics

Sampling the Liquid-Gas Critical Point with Boltzmann Generators

Die Studie zeigt, dass Boltzmann-Generatoren zwar effektiv zur Probenahme am kritischen Punkt des Flüssig-Gas-Übergangs eines Lennard-Jones-Fluids eingesetzt werden können und dabei eine Verbindung zwischen generativer Leistung und Thermodynamik aufzeigen, ihre Anwendung jedoch durch die derzeit erreichbaren kleinen Systemgrößen begrenzt bleibt, die für kritische Phänomene charakteristische große Fluktuationen unterdrücken.

Luigi de Santis, John Russo, Andrea Ninarello2026-03-06🔬 physics

Machine Learning the Strong Disorder Renormalization Group Method for Disordered Quantum Spin Chains

In dieser Arbeit trainieren die Autoren ein Graph-Neurales-Netzwerk, das als lernfähige Alternative zur Strong-Disorder-Renormalization-Group-Methode dient, um die Verschränkungsstruktur und thermodynamischen Eigenschaften von ungeordneten Quanten-Spin-Ketten mit langreichweitigen Wechselwirkungen präzise vorherzusagen.

A. Ustyuzhanin, J. Vahedi, S. Kettemann2026-03-06⚛️ quant-ph

Strong zero modes in random Ising-Majorana chains

Die Studie untersucht die Robustheit topologischer starker Nullmoden in zufälligen Ising-Majorana-Ketten und zeigt, dass diese im topologischen Phasenbereich bestehen bleiben, während sich ihre Zuverlässigkeitsverteilungen am unendlichen Zufalls-Fixpunkt je nach Ensemble unterscheiden und auf eine intrinsisch stärkere topologische Charakteristik sowie eine Randmanifestation der Kramers-Wannier-Dualität hindeuten.

Saurav Kantha, Nicolas Laflorencie2026-03-06🔬 physics

Finite-size scaling in quasi-3D stick percolation

Diese Studie erweitert das universelle Finite-Size-Scaling-Framework für Kontinuumsperkolation von zwei- auf quasi-dimensionale Sticksysteme, indem sie mittels Monte-Carlo-Simulationen einen kritischen Schwellenwert von $N_c l^2 \approx 6,85$ bestimmt und nachweist, dass sich die Perkolation solcher Systeme trotz der dritten Dimension auf dieselbe universelle Skalierungsfunktion wie im zweidimensionalen Fall reduziert.

Ryan K. Daniels2026-03-06🔬 physics

Optimal Decoding with the Worm

Die Autoren stellen einen neuen „Wurm"-Decoder vor, der mithilfe eines Markov-Ketten-Monte-Carlo-Algorithmus eine nahezu optimale Decodierung für verschiedene qLDPC-Codes ermöglicht und durch numerische Simulationen sowie theoretische Mischzeitgarantien seine Effizienz und Überlegenheit gegenüber bestehenden Methoden nachweist.

Zac Tobias, Nikolas P. Breuckmann, Benedikt Placke2026-03-06⚛️ quant-ph

Extreme Quantum Cognition Machines for Deliberative Decision Making

Der Artikel stellt „Extreme Quantum Cognition Machines" vor, eine robuste Klasse von Quantenlernarchitekturen für deliberative Entscheidungsfindung, die durch einen dynamischen Aufmerksamkeitsmechanismus gesteuert wird und sich für Anwendungen in Bereichen wie Biologie, Forensik und Cybersicherheit eignet.

Francesco Romeo, Jacopo Settino2026-03-06⚛️ quant-ph

Anomalous scaling of heterogeneous elastic lines: a new picture from sample to sample fluctuations

Die Studie charakterisiert die sample-to-sample-Fluktuationen einer heterogenen elastischen Linie mit zufälligen Federkonstanten und zeigt, dass für einen bestimmten Parameterbereich eine anomale Skalierung auftritt, die durch abrupte Sprünge in der Linienform dominiert wird und zu neuen, durch Simulationen bestätigten Vorhersagen führt, die teilweise von früheren Arbeiten abweichen.

Maximilien Bernard, Pierre Le Doussal, Alberto Rosso + 1 more2026-03-05🔬 physics

Dimensional crossover via confinement in the lattice Lorentz gas

Die Studie untersucht ein Gitter-Lorentz-Gas mit zufällig verteilten Hindernissen auf einem Zylinder und zeigt, dass das System im Gleichgewicht einen zeitlichen Dimensionsübergang von zwei- auf eine Dimension erfährt, während unter einer Zugkraft die stationären Eigenschaften analytisch bis zur ersten Ordnung in der Hindernisdichte für beliebige Kräfte und Zylinderumfänge bestimmt werden können.

A. Squarcini, A. Tinti, P. Illien + 2 more2026-03-05🔬 physics

Topological Anderson insulators by latent symmetry

Diese Studie schlägt eine Strategie vor, topologische Anderson-Isolatoren durch latente Symmetrien zu identifizieren und zu entwerfen, die erst nach einer isospektralen Reduktion sichtbar werden, und erweitert so das Konzept topologischer Phasen auf latente Symmetriefälle.

Jing-Run Lin, Shuo Wang, Hui Li + 1 more2026-03-05🔬 cond-mat.mes-hall

The stochastic porous medium equation in one dimension

Die Studie untersucht die stochastische poröse Medium-Gleichung in einer Dimension unter additivem weißem Rauschen, wobei funktionale Renormierungsgruppenmethoden und numerische Simulationen zur Vorhersage und Bestätigung von Wachstums- sowie anomalen Skalierungsexponenten führen, deren stationäres Maß durch ein mit einem Bessel-Prozess verknüpftes Zufallswandermodell beschrieben wird.

Maximilien Bernard, Andrei A. Fedorenko, Pierre Le Doussal + 1 more2026-03-05🔬 physics

Algorithmic thresholds in combinatorial optimization depend on the time scaling

Die Studie zeigt am Beispiel des Zufalls-K-SAT-Problems, dass algorithmische Schwellenwerte in der kombinatorischen Optimierung nicht absolut sind, sondern von der Skalierung der Laufzeit des Simulated-Annealing-Algorithmus mit der Systemgröße abhängen, was zu unterschiedlichen Schwellen für lineare, quadratische und kubische Zeitkomplexitäten führt.

M. C. Angelini, M. Avila-González, F. D'Amico + 3 more2026-03-05🔬 physics

Fragmentation, Zero Modes, and Collective Bound States in Constrained Models

Diese Arbeit untersucht quantenkinetisch eingeschränkte Modelle und zeigt, dass die Kombination aus Einschränkungen und chiraler Symmetrie zu einer parametrischen Zunahme von Nullmoden durch Hilbertraum-Fragmentierung führt, während gleichzeitig das Konzept kollektiver gebundener Zustände eingeführt wird, die als robuste, nicht-ergodische Eigenzustände fungieren.

Eloi Nicolau, Marko Ljubotina, Maksym Serbyn2026-03-05⚛️ quant-ph

Cluster percolation in the three-dimensional $\pm J$ random-bond Ising model

Basierend auf umfangreichen Parallel-Tempering-Monte-Carlo-Simulationen zeigt diese Studie, dass im dreidimensionalen $\pm J$ -Ising-Modell mit zufälligen Bindungen die Perkolationsübergänge in den geordneten Phasen oberhalb der thermodynamischen Ordnungsübergänge liegen und durch das Auftreten zweier gleich dichter perkolierender Cluster gekennzeichnet sind, deren Divergenz erst an den eigentlichen thermodynamischen Phasenübergängen erfolgt.

Lambert Münster, Martin Weigel2026-03-05🔬 physics

Biased Generalization in Diffusion Models

Die Arbeit widerlegt die Annahme, dass das Stoppen des Trainings beim Minimum der Testverlustfunktion ausreicht, indem sie eine Phase der „voreingenommenen Generalisierung" in Diffusionsmodellen nachweist, bei der die Modelle trotz sinkender Verluste neuartige Proben zugunsten von solchen mit übermäßiger Ähnlichkeit zu den Trainingsdaten bevorzugen, was insbesondere für datenschutzkritische Anwendungen problematisch ist.

Jerome Garnier-Brun, Luca Biggio, Davide Beltrame + 2 more2026-03-05🤖 cs.LG

Solving adversarial examples requires solving exponential misalignment

Die Studie zeigt, dass die exponentielle Dimensionalität der von neuronalen Netzen wahrgenommenen Konstruktionsräume im Vergleich zu menschlichen Konzepten eine fundamentale Fehlausrichtung darstellt, die als Hauptursache für adversarial examples gilt und nur durch eine Angleichung dieser Dimensionen überwunden werden kann.

Alessandro Salvatore, Stanislav Fort, Surya Ganguli2026-03-05🤖 cs.LG

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