Солитоны под прицелом: от классики к нейросетям
Новое исследование сравнивает традиционные численные методы с подходами на основе нейронных сетей для моделирования профилей солитонных волн.
Квантовая физика
Очарование в огненном вихре: Динамика очарованных кварков в столкновениях тяжелых ионов
![Наблюдается зависимость скорости рождения очаровательно-антиочаровательных кварков [latex]R_{c\bar{c}}(\tau)[/latex] от времени, при которой сценарии с [latex]N_f = 2+1[/latex] (очаровательные кварки рассматриваются как тяжелые примеси постоянной массы) и [latex]N_f = 2+1+1[/latex] (термализованные очаровательные квази-кварки) демонстрируют различные темпы, причем переход через псевдокритическую температуру [latex]T_c = 155 \text{ MeV}[/latex] в сценариях идеального течения Бьоркэна (сплошная линия) и вязкой среды, расширяющейся в (2+1)D (пунктирная линия), определяет моменты времени, характеризующие фазовый переход.](https://arxiv.org/html/2512.23825v1/x7.png)
В статье исследуется поведение очарованных кварков в экстремальных условиях кварк-глюонной плазмы, возникающей при столкновениях тяжелых ионов.
Три нейтрона в ловушке: связь теории и экспериментов
![Спектр трёх нейтронов, рассчитанный в системе покоя при [latex] \mathcal{K}\_{\mathrm{df},3}=0 [/latex], демонстрирует структуру уровней энергии, зависящую от неприводимой симметрии, при [latex] M\_{N}L=20 [/latex] и [latex] M\_{\pi}/M\_{N}=0.15 [/latex], где порог неупругого рассеяния определяет границу наблюдаемых состояний.](https://arxiv.org/html/2512.24508v1/x1.png)
В новой работе исследователи детально описывают, как связать теоретические расчеты взаимодействия трех нейтронов с данными, полученными в симуляциях решетчатой квантовой хромодинамики.
Спутанность и сети тензоров: новый взгляд на сложные квантовые системы
В этой статье представлен всесторонний обзор методов тензорных сетей, позволяющих эффективно моделировать и изучать сильно коррелированные квантовые системы.
За пределами линейности: Коррекции в стохастической термодинамике
![В оптимальной стохастической термодинамике режимы приближения зависят от параметров управляющего протокола [latex]\lambda(t) = \delta\lambda(t) + \lambda_{i}[/latex] и времени релаксации [latex]\tau_{R}[/latex], определяя области слабого, медленного воздействия и протоколов, выводящих систему далеко от равновесия.](https://arxiv.org/html/2512.24540v1/x1.png)
В статье исследуются возможности применения разложения Вольтерры для точного описания неравновесных процессов в термодинамике и управлении ими, выходя за рамки традиционных линейных подходов.
Вода под микроскопом: как точно предсказать её таяние?
Новое исследование оценивает возможности современных методов моделирования для точного прогнозирования поведения воды и льда при изменении температуры.
Справедливость в коде: Анализ современных подходов
Новое исследование систематизирует существующие разработки в области обеспечения беспристрастности программного обеспечения и выявляет ключевые направления для дальнейшего развития.
Оптимальное Планирование: Гарантии Справедливости и Эффективности
В новой работе представлены алгоритмы приближенного решения задачи планирования повторяющихся операций, обеспечивающие баланс между общей продолжительностью выполнения и справедливостью распределения нагрузки.
Нейронные сети и частицы: как точно измерить внутреннюю структуру протона
![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.
Символьные последовательности: новый инструмент для исследования интеллекта
Представлен SymSeqBench — открытая платформа для генерации и анализа закономерностей в символьных последовательностях, расширяющая возможности исследований в области когнитивной науки и искусственного интеллекта.