Денис Аветисян

Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных

от

Границы принятия решений различных моделей классификации - Q-RBF, C-RBF, многослойного персептрона и гауссовской SVM - определяются путем построения сетки точек в пространстве признаков и прогнозирования классов обученными моделями, что наглядно демонстрирует способность каждой из них к разграничению данных.

Исследователи предлагают гибридный квантово-классический алгоритм, использующий квантовые ядра для повышения эффективности задач классификации и интерполяции.

Скрытые симметрии: обнаружение групп Ли с помощью потоковых моделей

от

Сопоставление потоков позволяет выявлять симметрии, раскрывая скрытые закономерности в данных и обеспечивая новый подход к их анализу.

Новый подход позволяет выявлять симметрии в данных без предварительных знаний, используя возможности потоковых моделей непосредственно на группах Ли.

Квантовый сенсор: Оптимизация для быстрых и точных измерений

от

Физическая нейронная сеть, реализованная в квантовом сенсоре, позволяет преобразовывать входной сигнал, представленный обучающей выборкой, в квантовое состояние посредством параметризованного запутывающего супероператора $ \mathcal{U}\_{\rm{en}}(\bm{\theta\_{\rm en}}) $, после чего декодирование состояния с помощью параметризованного преобразования $ \mathcal{U}\_{\rm{de}}(\bm{\theta\_{\rm de}}) $ и проективные измерения формируют оценку целевой функции, оптимизируя как внутренние параметры квантовой схемы, так и сам алгоритм оценки, что позволяет обучать всю систему сенсорирования без ограничений на форму используемых квантовых операций.

В новой работе представлена схема данных для квантового зондирования, которая позволяет значительно повысить производительность в условиях ограниченного количества измерений.

Квантовые Заметки: От Праздничной Оптимизации до Глобального Хаба

от

Квантовые Заметки: От Праздничной Оптимизации до Глобального Хаба Парадоксально, но часто самые сложные идеи рождаются из самых простых наблюдений. Мы ищем квантовые прорывы, когда иногда достаточно оптимизировать маршрут доставки подарков. Или, как оказалось, построить целый квантовый хаб. Оптимизация Праздников: Квантовый Взгляд Представьте себе сложную логистическую задачу: доставить миллионы подарков вовремя к праздникам. Это как пытаться … Читать далее

Пространственное мышление машин: как развиваются навыки у мультимодальных моделей

от

Вдохновлённая когнитивной наукой, предложенная структура SpatialTree организует пространственный интеллект в иерархию из четырёх уровней ($L1-L4$), опираясь на базовые мультимодальные возможности ($L0$) и последовательно переходя от элементарного восприятия ($L1$) к проявлениям целеустремлённости ($L4$).

Новое исследование представляет иерархический бенчмарк SpatialTree, позволяющий оценить и понять эволюцию пространственного интеллекта в современных мультимодальных системах.

Моделирование детектора частиц: новый подход к скорости и точности

от

При представлении результатов, полученных со студентами IAF, наблюдается, что для каждого входного вектора генерируются различные ответы в разных запусках, демонстрируя вариативность процесса генерации.

Исследователи разработали метод ускорения симуляции реакций в калориметре нулевого угла, используя генеративные модели и физически обоснованные алгоритмы.

Квантовый подход к моделированию климата: ускорение настройки упрощенных моделей

от

В статье исследуется применение квантовых алгоритмов для повышения эффективности автоматической настройки модели Лоренца-96, используемой в качестве суррогата для климатического моделирования.

Глубокий анализ данных: как большие языковые модели обеспечивают надёжность качественных исследований

от

Матрица корреляции, демонстрирующая косинусное сходство между шестью независимыми запусками Gemini 2.5 Pro, выявила высокую степень согласованности тематического содержания - значения от 0.78 до 0.91 (обозначенные градиентом от зеленого к желтому) указывают на устойчивое поведение модели, подтверждаемое совершенным самосходством по диагонали (1.000).

В статье представлена новая методика повышения точности тематического анализа, использующая возможности нескольких больших языковых моделей и комбинирующая различные метрики надёжности.