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La mecánica estadística es la rama de la física que conecta el comportamiento de átomos y moléculas individuales con las propiedades que observamos en nuestra vida diaria, como la temperatura o la presión. En esta sección de Gist.Science, exploramos cómo los científicos utilizan modelos matemáticos para entender fenómenos complejos, desde el magnetismo hasta los nuevos materiales, sin necesidad de descifrar ecuaciones intrincadas.
Cada documento en esta categoría proviene directamente de arXiv, el repositorio líder para preprints científicos. Nuestro equipo procesa cada nuevo envío en esta área, ofreciendo tanto un resumen técnico detallado para expertos como una explicación clara y accesible para cualquier persona interesada en la ciencia. A continuación, encontrará las investigaciones más recientes en mecánica estadística que han sido analizadas y simplificadas para su lectura.
Este artículo desarrolla una teoría de fluctuación-respuesta macroscópica para sistemas fuera del equilibrio que permite reconstruir la dinámica y la difusión de redes de regulación génica a partir de mediciones experimentales de ruido y respuesta lineal.
Este artículo estudia sistemas unidimensionales con simetrías categóricas promedio mediante un marco holográfico topológico, clasificando sus anomalías y fases SPT, y demostrando que la presencia de una anomalía promedio conduce a estados con entrelazamiento de largo alcance y singularidades de Griffiths.
Este artículo propone una ecuación de estado parametrizada basada en la teoría del paisaje de energía potencial para describir el comportamiento termodinámico, la transición vítrea y el empaquetamiento de sistemas de esferas duras, demostrando una gran precisión al modelar desde el fluido estable hasta el estado de atascamiento (*jamming*).
Este estudio demuestra que la geometría de una red de vigas actúa como un parámetro de control fundamental para regular cómo el desorden afecta la fractura, identificando tres regímenes de falla distintos y desafiando las interpretaciones actuales sobre el origen del endurecimiento inducido por el desorden.
Este artículo presenta un modelo de red de un paseo aleatorio quiral que conecta la difusión clásica con la evolución cuántica, demostrando que la protección topológica de los flujos de borde persiste incluso en regímenes disipativos.
Este estudio demuestra que el uso de autoencoders binarios (bAE) en la optimización mediante FMQA mejora la eficiencia al aprender representaciones latentes que preservan la estructura de vecindad y la factibilidad de las soluciones, facilitando una búsqueda más efectiva en problemas combinatorios.
Este estudio investiga teórica y numéricamente el flujo de materiales granulares en tambores rotatorios, utilizando modelos de continuidad y el método de elementos discretos para derivar leyes de escala que caracterizan el espesor de la capa de flujo superficial y el perfil de velocidad.
Este estudio analiza cómo las tasas de error no uniformes y los eventos raros afectan la corrección de errores cuánticos, demostrando que mientras el código de repetición 1D presenta una fase de Griffiths con fallos de tipo exponencial estirado, el código toric 2D pierde su umbral de decodificación ante tales eventos.
Este estudio demuestra que las señales de criticidad en la actividad cerebral pueden ser artefactos causados por entradas autocorrelacionadas o un muestreo limitado, proponiendo un marco robusto que revela que el cerebro en estado de reposo opera en un régimen ligeramente subcrítico impulsado por la actividad de red recurrente.
El estudio analiza el comportamiento crítico del modelo neuronal de Greenberg-Hastings, demostrando que la probabilidad de activación espontánea actúa como un campo externo que permite observar un escalamiento de tamaño finito en la susceptibilidad de las fluctuaciones.