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

Este artículo extiende el método de grupo de renormalización de desorden fuerte para estudiar estados excitados y propiedades a temperatura finita en cadenas de espín cuántico antiferromagnéticas con desorden en los enlaces e interacciones de largo alcance, demostrando que, aunque la distribución de los acoplamientos sigue una ley de desorden infinito, la temperatura induce una distribución de signos y permite calcular propiedades termodinámicas como la susceptibilidad magnética y el entrelazamiento.

Stefan Kettemann2026-03-06⚛️ quant-ph

Predicting oscillations in complex networks with delayed feedback

Este estudio presenta un marco analítico que combina reducción dimensional teórica y aprendizaje automático para predecir cómo la complejidad estructural y los retrasos en la retroalimentación inducen oscilaciones en redes complejas, validando sus hallazgos tanto experimentalmente en circuitos electrónicos como mediante la predicción precisa de la aparición de oscilaciones a partir de series temporales.

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

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

Este artículo presenta un modelo exacto de grafos aleatorios fuertemente agrupados mediante cierre triádico que permite derivar expresiones analíticas precisas para el espectro de agrupamiento local y las correlaciones de grado, revelando que la alta transitividad va acompañada de una assortatividad positiva y una estructura no trivial en el espectro de agrupamiento.

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

Diffusion disorder in the contact process

Mediante simulaciones de Monte Carlo y un modelo efectivo, el estudio demuestra que el desorden espacial en las tasas de difusión, aunque irrelevante según el conteo de potencias, desestabiliza el punto crítico de percolación dirigida del proceso de contacto generando un desorden de masa aleatoria que lleva a la transición a una clase de universalidad de aleatoriedad infinita.

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

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

Este trabajo demuestra que una red neuronal gráfica entrenada con el método de renormalización de desorden fuerte (SDRG) puede inferir con alta precisión la estructura de entrelazamiento y las propiedades termodinámicas de cadenas de espines cuánticos desordenados con interacciones de largo alcance, superando a los clasificadores clásicos al aprender la jerarquía de decimación física subyacente.

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

Strong zero modes in random Ising-Majorana chains

Este estudio demuestra que los modos cero fuertes (SZM) en cadenas aleatorias de Ising-Majorana permanecen robustos en la fase topológica y revela que, en el punto crítico de aleatoriedad infinita, la fidelidad de los SZM exhibe distribuciones características dependientes del ensemble que evidencian una naturaleza topológica intrínsecamente más fuerte y una posible manifestación de la dualidad de Kramers-Wannier en el borde.

Saurav Kantha, Nicolas Laflorencie2026-03-06🔬 physics

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

El estudio presenta un modelo discreto de una línea elástica heterogénea que, bajo condiciones específicas de desorden interno, exhibe un escalado anómalo caracterizado por fluctuaciones entre muestras y saltos abruptos en su forma, ofreciendo nuevas predicciones teóricas respaldadas por simulaciones numéricas que difieren parcialmente de trabajos anteriores.

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

The stochastic porous medium equation in one dimension

Este artículo estudia la ecuación de medio poroso estocástica unidimensional, prediciendo sus exponentes de crecimiento mediante el grupo de renormalización funcional y validando mediante simulaciones numéricas la presencia de escalamiento anómalo y multiescala, cuya medida estacionaria se describe eficazmente mediante un modelo de caminata aleatoria relacionado con un proceso de Bessel.

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

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

Mediante simulaciones de Monte Carlo con intercambio de réplicas, este estudio revela que en el modelo de Ising tridimensional con enlaces aleatorios, la transición de percolación de dos cúmulos de igual densidad ocurre por encima de la transición termodinámica de ordenamiento, divergiendo sus densidades únicamente en los puntos críticos ferromagnético o de vidrio de espín, lo que proporciona una firma de percolación para estas transiciones de fase.

Lambert Münster, Martin Weigel2026-03-05🔬 physics

Biased Generalization in Diffusion Models

Este artículo desafía la noción de que detener el entrenamiento en el mínimo de la pérdida de prueba garantiza una generalización óptima, identificando y cuantificando una fase de "generalización sesgada" en modelos de difusión donde el modelo, aunque mejora su rendimiento, genera muestras anómalamente cercanas a los datos de entrenamiento debido al aprendizaje secuencial de características, lo que plantea riesgos críticos para la privacidad.

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

Solving adversarial examples requires solving exponential misalignment

El artículo demuestra que la vulnerabilidad a ejemplos adversarios surge de una desalineación exponencial entre las variedades perceptuales de las máquinas y las humanas, donde la dimensión excesivamente alta de los conceptos de las redes neuronales crea un espacio de entrada donde cualquier perturbación imperceptible puede fácilmente cruzar hacia otra clase, lo que implica que la robustez requiere alinear estas dimensiones.

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