Хаос в порядке: оптимизация моделирования сплавов
![Исследование корреляции и погрешностей для различных структур W70Cr30 с объемно-центрированной кубической решеткой (bcc) показало, что структура, сгенерированная алгоритмом 1.P1\_ATAT1 (с минимальной погрешностью [latex]\mathfrak{E}=2.01\,\cdot 10^{-4}[/latex]), демонстрирует наилучшие показатели, однако структура 5.C3\_03 ([latex]\mathfrak{E}=2.92\,\cdot 10^{-4}[/latex]), полученная с использованием иных симметрий, содержит примерно в пять раз меньше смещений, что может быть критично для фононных расчетов.](https://arxiv.org/html/2602.10872v1/error.png)
В статье представлен усовершенствованный алгоритм генерации специальных квазислучайных структур (SQS) для повышения эффективности расчетов в материаловедении.
Квантовая физика
Квантовый расчёт сложных молекул: новый подход к электронным структурам
![Гибридный квантово-классический рабочий процесс, объединяющий вариационный квантовый алгоритм (VQE) с методом классической теории функционала плотности пар (MC-PDFT), позволяет эффективно разделять статическую и динамическую корреляции в электронных системах, используя химически обоснованное активное пространство, представленное π-системой бензола, и самосогласованную оптимизацию как коэффициентов конфигураций, так и молекулярных орбиталей посредством квантовой схемы, включающей параметризованный оператор вращения орбиталей [latex]\hat{U}(\boldsymbol{\kappa})[/latex], полученного из классического градиента орбитального вращения [latex]\boldsymbol{\kappa}[/latex].](https://arxiv.org/html/2602.10435v1/x1.png)
Исследователи разработали гибридный квантово-классический алгоритм, позволяющий более точно моделировать поведение электронов в сложных химических системах.
Фотонные вычисления и машинное обучение: новый инструмент для исследований
Представлен MerLin — программный комплекс, позволяющий моделировать и оценивать производительность фотонных квантовых алгоритмов машинного обучения.
Оптимизация Комбинаторных Задач: Новый Взгляд с Помощью Автокодировщиков
Исследование показывает, как автокодировщики, обучаясь на представлении задачи, могут значительно повысить эффективность поиска решений в сложных комбинаторных задачах.
Гигантские нейросети: как обучать и использовать?
В статье представлен всесторонний обзор стратегий распределенного обучения и инференса масштабных языковых моделей.
Квантовая оптимизация вращений: новый подход к повышению точности
![Метод IQARS преобразует задачу максимального поиска решений [latex]MRA[/latex] в набор подзадач [latex]QUBO[/latex], пригодных для эффективного решения с помощью кванственного отжига, при этом оценки вращений извлекаются из решений [latex]QUBO[/latex] после достижения сходимости.](https://arxiv.org/html/2602.10115v1/x1.png)
В статье представлена инновационная методика, использующая квантовый отжиг для улучшения алгоритмов множественного вращательного усреднения, особенно в условиях повышенного шума.
Ниобат лития: Свет будущего в компактном формате
![Интегрированная нелинейная фотоника на ниобате лития, использующая [latex]\chi^{(2)}[/latex] процессы, демонстрирует возможности управления генерацией второй гармоники (SHG) посредством периодической поляризации (PPLN) в нанофотонных волноводах, где оптимизация дисперсии и групповой скорости (GVM, GVD) позволяет достичь высокой эффективности преобразования, зависящей от частоты накачки и материала платформы.](https://arxiv.org/html/2602.09134v1/x2.png)
В статье представлен обзор последних достижений в области интегральной фотоники на основе ниобата лития, открывающих новые возможности для создания высокоскоростных и энергоэффективных оптических устройств.
Нелинейная фильтрация: от теории к практике
Обзор современных алгоритмов нелинейной фильтрации демонстрирует, как глубокое обучение помогает преодолеть ограничения классических методов и «проклятие размерности».
Квантовые течения: Моделирование динамики жидкостей нового поколения
Исследователи предлагают новый подход к квантовому моделированию уравнения адвекции-диффузии, используя метод Lattice Boltzmann и передовые квантовые алгоритмы.
Квантовые знания нейросетей: где предел?
Новое исследование оценивает способность современных языковых моделей понимать принципы квантовых вычислений и выявляет слабые места в их знаниях.