В статье предлагается новый подход к разработке программного обеспечения, способного противостоять угрозам квантовых вычислений и обеспечивающего плавный переход к постквантовой криптографии.
Новый подход позволяет повысить масштабируемость и производительность вероятностных вычислительных архитектур, таких как машины Изинга, за счет восстановления разреженных взаимодействий.
Исследователи предложили метод квантования кэша KV, позволяющий существенно снизить требования к памяти и создавать более длинные и качественные видеоролики.
Исследователи предлагают комплексный подход к оптимизации производительности и энергоэффективности больших языковых моделей, объединяя передовые алгоритмы и специализированное аппаратное обеспечение.
В статье представлен инновационный подход к решению обыкновенных дифференциальных уравнений, основанный на использовании методов Тейлора и символюно-числовых вычислений.
![Структурный фактор [latex]S(\boldsymbol{q})[/latex] оценивался при волновом векторе упорядочения [latex]\boldsymbol{q} = \boldsymbol{K}[/latex] для кристалла с одним электроном на элементарную ячейку, при этом среднее значение по шести направлениям, связанных с волновым вектором упорядочения [latex]C_6[/latex], демонстрирует зависимость от числа частиц [latex]N[/latex] при различных значениях κ.](https://arxiv.org/html/2602.03927v1/x4.png)
Новый подход, основанный на машинном обучении, позволил смоделировать сложные электронные системы и обнаружить связь между дробным квантовым эффектом Холла и кристаллами.
![В исследовании матриц BCSSTM07 демонстрируется, что ошибка, обусловленная конечной точностью вычислений, перестает доминировать при [latex]k[/latex] меньше точки пересечения масштабированного спектра [latex]λ\_k/λ\_1[/latex] с кривыми, отражающими значения [latex]n\_up\sqrt{n}[/latex] для половинной и одинарной точности, при этом анализ Фробениуса нормы средней полной ошибки [latex]‖A−Â\_N‖\_F[/latex] подтверждает стабильность результатов, полученных при использовании как точной арифметики, так и вычислений с половинной и одинарной точностью.](https://arxiv.org/html/2602.04348v1/x4.png)
В новой статье рассматриваются возможности и ограничения использования вычислений со смешанной точностью в задачах линейной алгебры и матричных вычислений.
![Наблюдения, представленные на рисунке 2, демонстрируют сравнительный анализ четырех оптимизаторов (mSGDZ/Muon, mSGDQ, mSGDS и mSGD) на основе импульса первого момента [latex]M_t[/latex], где каждый подграфик соответствует отдельному оптимизатору и позволяет оценить их различия в динамике накопления импульса.](https://arxiv.org/html/2602.04669v1/x4.png)
Новое исследование углубленно анализирует метод Мюон и другие подходы к спектральной оптимизации, выявляя его сильные и слабые стороны.
Исследователи предлагают эффективный метод прогнозирования поведения квантовых капель в бинарных конденсатах Бозе-Эйнштейна с помощью нейронных сетей, обученных физическим законам.
![Нейронная сеть, предназначенная для решения уравнений в частных производных, использует архитектуру с четырьмя скрытыми слоями по 128 нейронов в каждом, применяя синусоидальные функции активации и умножая выход [latex]\tilde{u}(r)[/latex] на пограничный фактор [latex]g(r) = r^{\ell+1}(1-r/R_{\text{max}})\sigma_{c}(r)[/latex], включающий сигмоидную функцию [latex]\sigma_{c}(r)[/latex] для предотвращения численной неустойчивости, что гарантирует точное выполнение граничных условий [latex]u(0) = u(R_{\text{max}}) = 0[/latex] независимо от весов сети.](https://arxiv.org/html/2602.04553v1/x1.png)
Исследователи объединили физически обоснованные нейронные сети и метод комплексного масштабирования для точного и дифференцируемого моделирования квантового рассеяния.