Поляритонные логические схемы на перовскитах: скорость и гибкость

Новая платформа на основе перовскитных поляритонов демонстрирует возможность создания реконфигурируемых логических элементов, способных выполнять полный набор операций.

Квантовый гармонический осциллятор: геометрия скрытого пространства

Новое исследование показывает, что решения квантового гармонического осциллятора можно интерпретировать как движение на пространствах линз, раскрывая глубокую связь между классическими и квантовыми состояниями.

Квантовые сети: от теории к реальности

Квантовые сети: Связывая кубиты, создавая будущее Представьте себе оркестр, где каждый инструмент – это квантовый процессор. Чтобы создать симфонию, эти процессоры должны быть синхронизированы и обмениваться информацией. Квантовые сети – это дирижер, который обеспечивает эту гармонию, позволяя нам создавать вычислительные мощности, превосходящие возможности одиночных квантовых компьютеров. Это как собирать мозаику. Каждый кубит – это отдельная … Читать далее

Локализация Собственных Значений Шрёдингера: Старое и Новое

Начальные триангуляции квадрата и области в форме буквы «L», представленные в разделах 7.2 и 7.3, демонстрируют основу для последующего анализа и моделирования в этих областях.

В статье представлены гарантированные оценки снизу для собственных значений уравнения Шрёдингера, полученные с использованием различных неконформных и смешанных конечно-элементных методов.

Знания в деталях: Новый подход к поиску и генерации ответов

В рамках представленной работы разработан метод AtomicRAG, конструирующий немаркированный граф «Атом-Сущность» (AEG) для атомизации корпуса знаний на минимальные единицы, связанные через сущности и отношения совместной встречаемости, включающие включение, релевантность и синонимию, при этом сложные запросы могут быть декомпозированы на атомарные подзапросы, инициирующие распространение резонанса сущностей по графу для извлечения многошаговых доказательств, после чего атомарный фильтр объединяет извлеченные атомы в компактный, дедуплицированный контекст для обоснованного генерирования ответов.

Исследователи предлагают инновационную систему, использующую графы атомарных сущностей для более точного и эффективного извлечения знаний и формирования ответов на сложные вопросы.

Дефекты как ключ к свойствам: моделирование COF с помощью машинного обучения

Ковалентные органические каркасы (COF), состоящие из ключевых элементов и соединителей, демонстрируют возможность тонкой настройки свойств за счет модификации этих строительных блоков, что подтверждается анализом 36 000 конформаций COF с использованием метода главных компонент и последующим предсказанием тепловых и механических характеристик посредством обучения машинного потенциала на основе квантово-механических данных.

Новый подход, основанный на квантово-обоснованных потенциалах машинного обучения, позволяет предсказывать теплопроводность и механические характеристики дефектных ковалентных органических каркасов.