Denis Avetisyan

Новая GPU-оптимизированная платформа cuRPQ значительно ускоряет обработку сложных графовых запросов, открывая возможности для анализа огромных объемов данных.

Новый подход использует возможности программируемой фотоники для выполнения QR-разложения и других операций линейной алгебры с потенциально более высокой скоростью, чем традиционные цифровые алгоритмы.

Новый подход позволяет надежно контролировать спин дырок в квантовых точках, даже при наличии дефектов материала.

В статье представлена модель когерентного квантового состояния гравитационно расщеплённых чёрных дыр, предлагающая решение проблемы сингулярности и предсказывающая наблюдаемые эффекты в сильных гравитационных полях.

Исследователи предлагают архитектуру глубокого обучения, использующую возможности фотонных вычислений для создания нейронных сетей, способных к беспрецедентному масштабированию и эффективности.

Квантовые Загадки: От Amazon Braket до Молекулярных Переходов Представьте себе, что вы пытаетесь удержать воду в решете. Это примерно то, что мы делаем, когда моделируем переходные состояния молекул. Мы хватаемся за неустойчивые конфигурации, которые существуют лишь мгновение, и пытаемся понять их свойства. Иногда, кажется, проще просто махнуть рукой и признать, что некоторые вещи принципиально не … Читать далее

Новое исследование демонстрирует предсказуемую зависимость квантовой когерентности в парах топ-кварков от параметров столкновений в Большом адронном коллайдере.

В новой статье рассматриваются оптимизированные методы разложения Троттера-Судзуки для повышения эффективности моделирования квантовых систем.

Исследователи представили инновационный метод, позволяющий создавать качественные изображения и видео даже в условиях экстремальной слабости сигнала, используя передовые генеративные модели.

Новое исследование предлагает метод оценки сложности квантовых программ, позволяющий предсказывать, насколько легко их понять и анализировать.