В статье представлен обзор современных подходов к моделированию сложных систем, основанных на сочетании методов снижения размерности и доменного разложения для повышения эффективности вычислений.
Исследователи разработали инновационный метод моделирования свойств квантовых спиновых цепей при низких температурах, позволяющий получить более точные результаты, чем ранее.
Исследователи предлагают усовершенствованный алгоритм CMA-ES, динамически адаптирующий время измерения для повышения эффективности оптимизации робототехнических систем в зашумленных средах.
Обзор охватывает историю технологий обработки данных внутри памяти, от первых концепций до современных решений для искусственного интеллекта и нейроморфных вычислений.
Новая модель искусственного интеллекта позволяет автоматически генерировать патентные заявки, адаптируясь к различным правовым системам и приближаясь к качеству, оцениваемому экспертами.
![Схема графа суперселекционных секторов демонстрирует, что оптимизация цепей сводится к задаче поиска кратчайшего пути, где вершины представляют сектора, направленные ребра - допустимые операции слияния, а вес каждого ребра отражает стоимость соответствующего квантового гейта [latex]w_{i}[/latex], что позволяет найти оптимальную последовательность слияний между начальным и целевым секторами при минимальных затратах.](https://arxiv.org/html/2601.09535v1/fig_graph.png)
Новое исследование показывает, как учесть неинвертируемые симметрии при расчете сложности квантовых вычислений, открывая новые горизонты в понимании информационных процессов.
Квантовые Завихрения: Безопасность и IPO Знаете, как в хорошей задаче по квантовой механике? Кажется, все просто, пока не начинаешь решать. Вот и с квантовыми технологиями: вроде бы все понятно – компьютеры, шифры, будущее. Но чем глубже копаешь, тем больше нюансов. Сейчас мы наблюдаем не просто научный прогресс, а целую перестройку парадигмы безопасности и финансового рынка. … Читать далее
В статье исследуются бирациональные морфизмы между квантовыми торовыми стеками, открывающие новые перспективы в изучении их геометрических свойств.
![Для канонических пар сигналов графа [latex]\hat{Z}_{i}, \hat{W}_{i}[/latex] при [latex]i = 1, \ldots, 5[/latex], графики канонической когерентности [latex]\hat{\gamma}_{i}(\lambda_{\ell})[/latex] демонстрируют зависимость между частотами графа и структурой сигнала, выявляя закономерности в распространении информации по графовой сети.](https://arxiv.org/html/2601.09038v1/figures/graph_canonical_coherence.png)
В новой работе представлен метод для выявления взаимосвязей между многомерными сигналами, представленными на графах, с использованием частотного подхода.
Новое исследование подробно анализирует методы пост-тренировочного квантования, позволяющие уменьшить размер и повысить эффективность больших языковых моделей без существенной потери качества.