Simulating neural network criticality and resource dynamics with Rydberg gases
이 논문은 대사 자원 보충을 모방하기 위한 제어된 이득 메커니즘을 갖춘 초저온 리드베리 기체가 신경망 임계성을 조사하기 위한 매우 제어 가능한 시뮬레이터로서 기능하며, 비평형 정상 상태에서의 멱법칙 아발란체 스케일링, 보편적 형상 붕괴, 그리고 확률적 진동과 같은 핵심 현상을 밝혀낸다는 것을 실험적으로 입증한다.