В новой работе представлены алгоритмы приближенного решения задачи планирования повторяющихся операций, обеспечивающие баланс между общей продолжительностью выполнения и справедливостью распределения нагрузки.
![Поведение величин [latex]\Delta[U(t)f\_{0}][/latex] и [latex]\Delta[V(t)Y][/latex], определяемых уравнениями (83) и (84), демонстрирует зависимость от времени обучения, при этом операторы [latex]U(T)[/latex] и [latex]V(T)[/latex], построенные на основе ядра НТК при [latex]T\_{\rm ref}=10000[/latex], остаются фиксированными, а оценки неопределенностей получены из ансамбля бутстрапа, как описано в тексте.](https://arxiv.org/html/2512.24116v1/x37.png)
Новое исследование раскрывает динамику обучения нейронных сетей, используемых для определения функций распределения частиц, позволяя получить более точные представления о структуре протона.
Представлен SymSeqBench — открытая платформа для генерации и анализа закономерностей в символьных последовательностях, расширяющая возможности исследований в области когнитивной науки и искусственного интеллекта.
В статье представлен систематический обзор современных подходов и инструментов тестирования программного обеспечения для автомобилей, направленный на повышение эффективности и безопасности в процессе разработки.
Новое исследование оценивает способность современных языковых моделей решать сложные математические задачи, особенно в областях, недостаточно представленных в стандартных наборах данных.
Квантовый скачок в биологии: мечты и реальность Парадоксально, но чем больше мы узнаем о клетке, тем сложнее становится её понять. Данные накапливаются экспоненциально, а вычислительные мощности – нет. Это как пытаться собрать пазл, где деталей больше, чем позволяет стол. Представьте себе огромный океан данных о клетках. Классические компьютеры – это как лодки, которые могут пройти … Читать далее
Новое исследование показывает, что оптимизация данных для обучения языковых моделей значительно влияет на качество генерируемого кода.
В статье рассматривается, как взаимодействие с пользователем может значительно повысить эффективность и точность моделей машинного обучения.
Новое исследование показывает, как периодическое воздействие внешними импульсами позволяет формировать гамильтониан беспорядочной квантовой системы, управляя движением экситонов и создавая эффекты памяти.
![Результаты cMPS для корреляционных функций [latex]C_{+}(x)C_{+}(x)[/latex] и [latex]C_{-}(x)C_{-}(x)[/latex] демонстрируют, что при фиксированном значении [latex]c_{12}[/latex] эти функции масштабируются в соответствии с предсказаниями теории жидкости Латтингера, где значения [latex]K_{+} [/latex] и [latex]K_{-}[/latex] определяются численно, а расчеты проводились при размерности связи [latex]\chi = 32[/latex], что указывает на зависимость корреляций от отношения [latex]x/ \xi[/latex], где ξ - корреляционная длина системы.](https://arxiv.org/html/2512.24998v1/x3.png)
Исследователи разработали усовершенствованный метод численного моделирования многокомпонентных систем бозонов, открывающий новые возможности для изучения взаимодействующих квантовых систем.