Тензорные сети: новый подход к моделированию динамических систем
![Исследование демонстрирует, что итеративный прогноз с усечением на основе одномногошагового предиктора MPO (отображенного как QTN) в контексте одномерной адвекции-диффузии, хотя и отличается от эталонного решения RK45, показывает сопоставимую точность, подтверждаемую незначительной разницей (отображенной как signed difference) и стабильной сходимостью среднеквадратичной ошибки [latex]\ell\_{2}[/latex] при увеличении горизонта прогнозирования.](https://arxiv.org/html/2602.15906v1/x1.png)
Исследователи предлагают использовать вдохновленные квантовой механикой тензорные сети для эффективного и интерпретируемого приближения решений уравнений в частных производных.
Вычислительная память: Новый подход к ускорению обработки данных
В статье представлена архитектура DARTH-PUM, объединяющая аналоговые и цифровые методы обработки данных непосредственно в памяти для повышения производительности и энергоэффективности.
Квантовое программирование: обучение с подкреплением для оптимальной подготовки состояний
![Исследование демонстрирует, что двухэтапная стратегия, направленная на оптимизацию квантовых вычислений, позволяет лишь эпизодически повысить точность, однако требует примерно втрое больше времени выполнения, при этом средние значения и 95% доверительные интервалы отражают вариативность результатов в зависимости от сложности задачи [latex]\lambda\lambda[/latex] и количества кубитов.](https://arxiv.org/html/2602.16523v1/x2.png)
Новое исследование демонстрирует возможности машинного обучения в автоматизации создания квантовых схем для достижения целевых квантовых состояний.
Квантовые нейросети: преодолевая ограничения масштаба
Новое исследование показывает, что для эффективного обучения больших квантовых нейросетей необходимо оптимизировать классическую обработку данных, возникающую при использовании метода разбиения квантовых схем.
Квантовые клеточные автоматы: геометрия и спектр состояний
Новое исследование устанавливает связь между квантовыми клеточными автоматами, алгебраической K-теорией и классификацией автоматов через изучение связанных омега-спектров.
Квантовые Взгляды: Анализ Новых Тенденций
Квантовые Взгляды: Анализ Новых Тенденций Знаете, как в хорошей задаче по квантовой механике? Кажется, что все логично, пока не начинаешь решать. Вот и с квантовыми технологиями сейчас примерно то же самое: все говорят о прорыве, а настоящая работа только начинается. И, знаете, это прекрасно! Представьте себе, что вы пытаетесь построить дом из кубиков LEGO, но … Читать далее
Квантовые схемы: ловушка кажущейся оптимизации
Новое исследование показывает, что общая оптимизация параметров в квантовых схемах может приводить к обманчивым градиентам и затруднять практическое обучение.
Ускорение Решения Сложных Задач Оптимизации на FPGA
Новая архитектура объединяет FPGA и Ising-машину для значительного повышения скорости решения комбинаторных задач.
Вероятностные вычисления для оптимизации: новый подход на FPGA
Исследователи разработали энергоэффективную архитектуру для алгоритма имитации отжига, использующую вероятностные биты и параллельную обработку данных на FPGA.
Идеальная сетка для моделирования: новые подходы к пространственному заполнению
![Предложенные решетчатые множества демонстрируют оптимальную скорость убывания радиуса разделения [latex]q(P_N)[/latex] как функцию от числа точек [latex]N[/latex], равную [latex]\Theta(N^{-1/d})[/latex], в то время как другие последовательности характеризуются более быстрым убыванием, обусловленным локальной кластеризацией.](https://arxiv.org/html/2602.15390v1/Figures/Separation_radius_d=7.png)
В статье представлены усовершенствованные методы построения квазиравномерных точечных множеств, обеспечивающих более точное и эффективное моделирование сложных систем.