Гraphene: Настройка проводимости с помощью эволюционных алгоритмов

от

Исследование демонстрирует, что применение метода передаточной матрицы к произвольным конфигурациям барьеров, включающим до 50 случайных барьеров высотой до 200 меВ для потенциальных и 240 меВ для массовых барьеров при угле падения [latex] \theta_{inc.} = 0.3 [/latex] и [latex] \theta_{inc.} = 0 [/latex] радиан, позволяет предсказывать коэффициенты отраженных и прошедших волн и выявлять области, охватываемые множеством случайных конфигураций.

Исследователи разработали новый вычислительный подход для оптимизации потенциальных барьеров в графеновых системах, позволяющий точно управлять электронным транспортом.

Уравнения в эпоху интеллекта: новые горизонты решения

от

Модели машинного обучения для решения уравнений в частных производных классифицируются по степени интеграции физических знаний в процесс обучения: от полностью управляемых данными суррогатных моделей до гибридных подходов, тесно связывающих обученные компоненты с классическими решателями.

Обзор посвящен объединению классических численных методов с передовыми технологиями машинного обучения для решения сложных дифференциальных уравнений в частных производных.

Квантовый туннель: Секрет молниеносного транспорта ионов

от

В рамках квантовой модели транспорта ионов через биологические каналы продемонстрировано, что ион, проходя через узкий селективный фильтр трансмембранного канала, описывается волновым пакетом, амплитуда вероятности которого [latex] \Psi(x) [/latex] формируется эффективным одномерным потенциальным ландшафтом [latex] V(x) [/latex], определяющим динамику его перемещения.

Новое исследование показывает, что квантовое туннелирование играет ключевую роль в обеспечении сверхбыстрого транспорта ионов через наноканалы, раскрывая ранее непонятные механизмы в биологических системах.

Квантовые сети: взгляд физика

от

Квантовые сети: взгляд физика Парадоксально, но для достижения истинной безопасности в коммуникациях, нам нужно отказаться от привычной идеи о копировании информации. Квантовые сети – это не просто апгрейд существующих технологий, это принципиально иной подход к передаче данных. Что такое квантовая сеть простыми словами? Представьте себе, что вы передаете сообщение, используя не просто сигнал, а пару … Читать далее

Предсказание динамики здоровья: Квантово-нейронный гибрид для клинических данных

от

Гибридный прогнозатор, объединяющий GRU и VQC, отображает входное окно в углы VQC θ, используя VQC как обучаемый нелинейный микшер признаков для получения квантовых признаков [latex]q[/latex] посредством измерений Паули-ZZ, а полученный гибридный вектор [latex][z \parallel q][/latex] применяется для прогнозирования показателей ЧСС, SpO\_{2}, пульса и интервалов RR с шагом [latex]\in \{15, 30, 60\}[/latex] секунд.

Новая модель объединяет возможности квантовых вычислений и нейронных сетей для повышения точности прогнозирования изменений в физиологических сигналах пациентов.

Квантовые автокодировщики: новый подход к генерации изображений

от

Модель QINR-VAE/AE формирует выходные данные посредством декодера, использующего латентный вектор, с последующим вычислением ошибки реконструкции между входным и выходным изображениями, а в варианте VAE дополнительно рассчитывается расхождение Кулбака-Лейблера [latex]KL[/latex], что обеспечивает оптимизацию всей системы.

Исследование демонстрирует возможности квантовых автокодировщиков и вариационных автокодировщиков с использованием неявных квантовых представлений для достижения более качественной и разнообразной генерации изображений.