Квантовый свет: Когда лазер перестает быть экспериментом Парадоксально, но часто самые сложные вещи оказываются самыми простыми в теории. А вот реализовать эту простоту… это уже искусство. Представьте себе оркестр. Каждый музыкант – это отдельный оптический компонент. А теперь представьте, что все они собраны в один, идеально настроенный модуль. Это и есть то, чем занимается Monarch … Читать далее
Новая гибридная модель объединяет квантовые вычисления и вейвлет-анализ для повышения точности прогнозирования финансовых рынков и других сложных временных рядов.
![Наблюдения за предсказанной диссипативной динамикой демонстрируют, что как конволюционные рекуррентные нейронные сети (CVNN), так и рекуррентные нейронные сети (RVNN) эффективно сохраняют траектории в моделях SB (при [latex]\epsilon/\Delta = 0.0[/latex], [latex]\gamma/\Delta = 9.0[/latex], [latex]\lambda/\Delta = 6.0[/latex], [latex]\beta\Delta = 1.0[/latex]) и комплексах FMO (4 сайта при [latex]\gamma = 250~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]\lambda = 70~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]T = 130~\mathrm{K}[/latex]; 7 сайтов при [latex]\gamma = 350~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]\lambda = 70~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]T = 30~\mathrm{K}[/latex]; и 8 сайтов при [latex]\gamma = 400~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]\lambda = 250~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]T = 30~\mathrm{K}[/latex]) даже при анализе траекторий, не использованных в процессе обучения.](https://arxiv.org/html/2601.03964v1/x3.png)
Исследование демонстрирует, что использование комплексных нейронных сетей значительно повышает точность прогнозирования эволюции квантовых систем, подверженных диссипации.
Новый алгоритм, основанный на квантовых вычислениях, позволяет эффективно моделировать процесс рождения пар в сильных полях, открывая перспективы для изучения квантовой электродинамики.
Новое исследование сравнивает возможности квантовых и классических алгоритмов машинного обучения в задачах финансового прогнозирования, выявляя области, где квантовые модели могут демонстрировать превосходство.
Новое исследование показывает, что методы сжатия, применяемые к большим языковым моделям для генерации кода, неожиданным образом меняют распределение вероятностей токенов и влияют на качество итогового кода.
В статье представлен метод, использующий преобразование графов для обеспечения корректности и надёжности структур, генерируемых искусственным интеллектом.
Новое исследование устанавливает неожиданные связи между понятиями алгоритмической случайности и фундаментальными результатами гармонического анализа.
Новое исследование анализирует существующие методы оптимизации, позволяющие уменьшить затраты энергии при использовании больших языковых моделей в промышленных приложениях.
Исследователи разработали эффективный алгоритм для точного анализа огромных массивов геномных данных, позволяющий выявлять сложные взаимосвязи.