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渗流阈值
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→前沿应用
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=== 渗流阈值发展史 ===
=== 渗流阈值发展史 ===
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[[文件:渗流理论发展.png|缩略图|渗流理论发展]]
==== 奠基时期(1950s-1960s) ====
==== 奠基时期(1950s-1960s) ====
第222行:
第223行:
* 2023年:AI预测复杂结构阈值: [math]\displaystyle{ \Delta p_c < 10^{-4} }[/math]
* 2023年:AI预测复杂结构阈值: [math]\displaystyle{ \Delta p_c < 10^{-4} }[/math]
−
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[[文件:理论工具演进.png|缩略图|理论工具演进]]
==== 关键问题进展 ====
==== 关键问题进展 ====
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
第237行:
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|<nowiki>[math]\displaystyle{ p_c^{\text{cosmic}} = 0.68 }[/math]</nowiki>
|<nowiki>[math]\displaystyle{ p_c^{\text{cosmic}} = 0.68 }[/math]</nowiki>
|}
|}
−
[[文件:理论工具演进.png|缩略图|理论工具演进]]
−
[[文件:渗流理论发展.png|缩略图|渗流理论发展]]
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=== 开放问题 ===
=== 开放问题 ===
第259行:
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人工智能:神经网络剪枝中,当权重保留率 [math]\displaystyle{ p < p_c }[/math] 时,性能发生断崖式下降(2020年 Nature 研究)。
人工智能:神经网络剪枝中,当权重保留率 [math]\displaystyle{ p < p_c }[/math] 时,性能发生断崖式下降(2020年 Nature 研究)。
=== 前沿应用 ===
=== 前沿应用 ===
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[[文件:应用图示.png|缩略图|应用图示]]
==== 新型材料设计 ====
==== 新型材料设计 ====
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