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O artigo demonstra que a existência de exemplos adversariais e a falta de robustez em redes neurais decorrem de um desalinhamento exponencial entre as dimensões das variedades perceptivas das máquinas e as dos conceitos humanos, sugerindo que a verdadeira robustez só é alcançável quando essas dimensões são alinhadas.
Este artigo apresenta uma abordagem espectral que identifica o ponto crítico do vidro de spin de Edwards-Anderson tridimensional através de um cruzamento na distribuição dos autovalores de matrizes de sobreposição, que evolui de uma lei semicircular para uma distribuição gaussiana descrita pela estatística q-Gaussiana de Tsallis.
Este artigo investiga a estatística de avalanches térmicas em sistemas amorfos dirigidos, utilizando a teoria de transição de primeira ordem aleatória e equações mestras generalizadas para descrever a dinâmica não markoviana, o envelhecimento e as assinaturas de não equilíbrio sob diferentes protocolos de excitação.
Este artigo propõe um modelo teórico que explica a especialização dinâmica das cabeças de atenção em transformadores, demonstrando como elas se alinham sequencialmente a direções de sinal durante o treinamento e como funções de ativação específicas, como o softmax-1 e o Bayes-softmax, podem reduzir ruído e otimizar o desempenho preditivo.
O artigo estabelece uma hierarquia estrita de modelos dinâmicos, demonstrando que os grafos são um caso particular de hipergrafos focais (onde as interações são definidas em relação a um nó de referência), os quais, por sua vez, são um subconjunto dos hipergrafos gerais, e defende que a escolha entre essas formalizações deve ser guiada pela natureza das interações do sistema em estudo.
Este estudo investiga a dinâmica de não equilíbrio do modelo Power-of-Two com desordem, descobrindo que, embora a desordem forte induza localização e perfis não monotônicos nos correlatores, o modelo permanece ergódico no limite termodinâmico para qualquer intensidade finita de desordem, pois a transição de localização ocorre a um valor crítico que cresce com o tamanho do sistema.
Este trabalho investiga teórica e numericamente a propagação da luz em cristais fotônicos com desordem hiperuniforme, demonstrando que a não-hermiticidade intrínseca devido às perdas radiativas altera fundamentalmente o comportamento do espalhamento em relação ao caso hermitiano, substituindo a lei de potência por uma expressão que inclui uma constante finita e um expoente modificado, conforme validado por simulações e dados experimentais.
O artigo propõe um princípio geral para construir operadores topológicos não hermitianos em qualquer dimensão que, em um regime estendido, apresentam autovalores reais e modos de fronteira topológicos sem efeitos de pele, estendendo assim a correspondência bulk-boundary para sistemas não hermitianos.
O artigo propõe uma abordagem baseada em recozimento para resolver equações diferenciais parciais, transformando o problema em uma otimização de quociente de Rayleigh generalizado que permite calcular autovetores com precisão arbitrária sem aumentar o número de variáveis.
Este trabalho propõe um coprocessador termodinâmico baseado em sistemas quânticos abertos que realiza multiplicações de vetores por matrizes estocásticas em paralelo com um tempo de cálculo independente do tamanho da entrada, estabelecendo uma correspondência direta entre esses sistemas e estruturas elétricas de cruzamento.
O artigo demonstra que a transição de fase ferromagneto-paramagneto no modelo de Ising bidimensional com ligações aleatórias a baixas temperaturas pode ser compreendida através de uma transformação de grupo de renormalização que, ao mapear a termodinâmica do sistema para um problema quântico não interativo, revela um fluxo de infinito desordem na escala de energia do Hamiltoniano, onde o expoente de tunelamento é igual ao expoente de rigidez de spin do ponto fixo de temperatura zero.
Os autores apresentam um framework de rede neural informada por física que aprende Hamiltonianos efetivos diretamente de dados de transporte em simuladores quânticos de estado sólido, utilizando um decodificador que incorpora leis físicas para garantir generalização robusta e resiliência a ruídos.