В статье представлен высокопроизводительный и эффективный по памяти метод моделирования течений жидкости, основанный на решетчатых уравнениях Больцмана и оптимизированный для GPU.
В статье представлена расширенная архитектура нейронных сетей, использующая алгебру Клиффорда для эффективного моделирования многомерных функций.
В данной работе представлен ковариантный гамильтонов подход к построению квантовой теории поля, исследующий роль форм Пуанкаре-Картана и граничных условий.
Исследователи представили компактную систему на основе кремниевой фотоники, способную выполнять сложные вычисления, имитируя работу биологического мозга.
Новая архитектура объединяет самосуверенные идентификаторы, блокчейн и управление данными, чтобы обеспечить цифровой суверенитет в эпоху искусственного интеллекта.
В статье представлено всестороннее исследование почти квазигрупп и их внутренних структур, открывающее новые возможности для развития теории группоидов.
Квантовые Взгляды: Время, Криптография и Будущее Парадоксально, но мы живем во времена, когда само понятие времени, казавшееся абсолютным, поддается манипуляциям в лабораториях. И это же касается и безопасности наших данных – то, что казалось неприступным, может быть сломлено новыми технологиями. Кристаллы Времени и Акустическая Левитация Представьте себе маятник, качающийся вечно, без внешнего воздействия. Это, грубо … Читать далее
![Исследование демонстрирует, что новый алгоритм BBTN, в сочетании с методом нарезки, значительно превосходит традиционные методы ветвей и границ при подсчете основного состояния спиновых стёкол на двумерных решётках [latex]N \times N[/latex] и случайных регулярных графах, а также при решении задач максимального независимого множества (MIS) и максимального взвешенного независимого множества (MWIS) на графах RKSG, при этом среднее время выполнения для всех классов задач составляет секунды, что подтверждается калибровкой на основе теоретической сложности и производительности графического процессора NVIDIA A100.](https://arxiv.org/html/2602.05470v1/x2.png)
Исследователи предложили инновационный метод, объединяющий тензорные сети и алгоритм ветвей и границ для эффективного решения NP-трудных задач оптимизации.
Исследователи продемонстрировали статическую систему для реализации и непрерывного контроля над пространственно-временными топологическими переходами в неэрмитовых фотонных структурах.
![Сравнительный анализ пяти методов решения систем линейных уравнений при увеличении размера матрицы от 1000 до 5000 демонстрирует, что традиционные итерационные методы, такие как Якоби и Гаусса-Зейделя, демонстрируют квадратичную сложность [latex]O(m^2)[/latex], в то время как методы последовательного Монте-Карло достигают улучшенной масштабируемости за счет геометрической сходимости и субдискретизации, а простой метод Монте-Карло обеспечивает линейную сложность [latex]O(1)[/latex] при оценке фиксированного числа компонентов решения.](https://arxiv.org/html/2602.05032v1/fig/performance_scaling.png)
В статье представлен обзор методов Монте-Карло для решения линейных систем уравнений, с акцентом на повышение эффективности и снижение вычислительных затрат.