Денис Аветисян — Страница 236

Квантовая интерферометрия: Новый взгляд на оптимизацию

27.11.2025 от Денис Аветисян

$Ядро квантовой интерферометрии, модифицированное посредством полиномиального преобразования $P$ и унитарного ядра $K$, формирует целевую функцию и спектр, подвергаясь декодированию $Dec$ для получения решения $x^{\star}$, при этом ядро сконструировано таким образом, чтобы максимизировать массу спектра, взвешенную шумом $\Sigma_{K}$, определяя надежность полученного результата.$

Исследователи предлагают инновационный подход к повышению эффективности квантовых алгоритмов за счет переконфигурации спектральной энергии целевых функций.

Пинг-понг под прицелом ИИ: Точное отслеживание траектории и вращения

27.11.2025 от Денис Аветисян

Новая методика позволяет с высокой точностью анализировать траекторию и вращение мяча для настольного тенниса, используя обычное видео.

Безграничность Мысли: Как Большие Языковые Модели Осваивают Креативность

27.11.2025 от Денис Аветисян

Аналитические методы рассуждений исследуют решения, ограниченные исходным пространством, в то время как креативные методы

Новая работа исследует возможности больших языковых моделей в решении задач, требующих не просто логики, а истинного творческого подхода.

Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности

27.11.2025 от Денис Аветисян

$Для моделирования эволюции волнового уравнения в фурье-пространстве разработаны квантовые схемы, использующие методы Ли-Троттера, Странга и схемы четвёртого порядка Кастеллы, обобщаемые на более высокие порядки, включая схему шестого порядка Бернье, при этом безразмерный шаг расщепления масштабируется относительно времени распространения волны $4\pi ct/L$ и времени затухания $\gamma t$.$

Исследователи разработали усовершенствованный метод расщепления операторов, позволяющий значительно сократить вычислительные затраты при моделировании не-унитарной динамики на квантовых компьютерах.

Искусственный интеллект рисует прозрачность: новый подход к генерации RGBA-изображений

26.11.2025 от Денис Аветисян

Исследователи представили OmniAlpha — систему, способную создавать и редактировать изображения с альфа-каналом, объединяя различные задачи в единой архитектуре.

Климатические данные: Новый подход к автоматизации анализа

26.11.2025 от Денис Аветисян

Система ClimateAgents обрабатывает запросы пользователей, декомпозируя их и распределяя между специализированными агентами, обеспечивая надежное восстановление после ошибок и управление контекстом для формирования всесторонних отчетов по климатологии.

Исследователи представляют систему, использующую искусственный интеллект для упрощения и ускорения работы со сложными климатическими данными.

Сложность и алгоритмы QAOA: новый взгляд на вычисление ожиданий

26.11.2025 от Денис Аветисян

Исследование предлагает комплексный анализ вычислительной сложности оценки ожиданий для квантового алгоритма QAOA и представляет эффективный подход для графов с ограниченной локальной древесностью.

Видео будущего: Как UltraViCo расширяет горизонты генерации

26.11.2025 от Денис Аветисян

Алгоритм UltraViCo демонстрирует существенное улучшение способности к экстраполяции в задачах, связанных с моделями $T2V$, и в downstream-задачах, что подтверждает его эффективность в обобщении и адаптации к новым условиям.

Новый подход UltraViCo позволяет создавать более длинные и качественные видео, преодолевая ограничения существующих моделей генерации.

Наука на Видео: Система для Автоматического Обучения и Самосовершенствования

26.11.2025 от Денис Аветисян

SciEducator, система, предназначенная для видео-понимания и обучения наукам, способна генерировать многомодальные образовательные электронные книги, предоставляющие всестороннее, детальное и увлекательное руководство.

Новая система SciEducator использует мультиагентный подход и цикл Деминга для глубокого понимания научных видео и создания образовательных материалов.

Графовые вычисления в Julia: оптимизация для квантовой электродинамики и не только

26.11.2025 от Денис Аветисян

$В рамках квантовой электродинамики, вычисление матричных элементов для процессов рассеяния $e^{-}\gamma \to e^{-}\gamma$ при $2^{14} = 16384$ демонстрирует, что медианное время выполнения операций на центральном процессоре и графическом процессоре существенно различается, что указывает на потенциальные преимущества использования графических ускорителей для подобных вычислений.$

Новый подход к представлению и оптимизации вычислений на основе направленных ациклических графов демонстрирует значительный прирост производительности в задачах квантовой электродинамики и линейной алгебры.