Сжатие признаков нейросетей: новый подход к экономии ресурсов
![Мягкая квантизация ([latex]Q^s[/latex]) и побитовая мягкая квантизация ([latex]Q^{bw,s}[latex]) формируются посредством суммирования или конкатенации нескольких мягких ступенчатых функций, что обеспечивает их дифференцируемость по отношению к порогам и, следовательно, возможность оптимизации в процессе обучения, после чего, на этапе инференса, происходит преобразование в жёсткую квантизацию ([latex]Q[/latex]) и побитовую квантизацию ([latex]Q^{bw}[/latex]) посредством округления.](https://arxiv.org/html/2603.05172v1/2603.05172v1/x3.png)
Исследователи предлагают инновационный метод сжатия входных данных для нейронных сетей, позволяющий значительно снизить энергопотребление и вычислительные затраты.
Сохраняя геометрию: Квантование для эффективных 3D-моделей
![Предлагаемая схема квантования с учётом эквивариантности разделяет эквивариантные векторы на величину и направление, применяет ступенчатый график обучения для инвариантных и эквивариантных признаков и стабилизирует скалярные произведения посредством нормализации [latex]\ell\_2[/latex] и температурной шкалы, что обеспечивает ускорение вычислений в 2.37-2.73 раза и снижение объема памяти примерно в 4 раза при крайне низкой погрешности эквивариантности (LEE ≈ 0.15).](https://arxiv.org/html/2603.05343v1/2603.05343v1/figures/pic0.jpg)
Новый подход позволяет значительно сжать нейронные сети, сохраняя при этом точность и физическую достоверность при моделировании молекулярной динамики.
Квантовая жидкость в полупроводнике: обнаружена сверхпроводимость в GaAs
![В многослойных образцах, исследуемых с помощью мульти-затворов, подтверждено образование конденсата коллективных возбуждений и равномерное накопление заряда, при этом система, находящаяся в условиях большого канонического ансамбля, эффективно поглощает избыточные потоки благодаря снижению кулоновского потенциала, что позволяет сохранять конденсированное состояние и поддерживать минимальную энергию системы, о чем свидетельствует квантованное поведение плотности накопленного заряда [latex]\eta\_{\text{a}}[/latex] на различных затворах.](https://arxiv.org/html/2603.05341v1/2603.05341v1/x3.png)
Новое исследование демонстрирует проявление сверхтекучести и эффекта Мейснера в системе квантового эффекта Холла на основе арсенида галлия, открывая уникальные возможности для изучения квантовых явлений.
Микрогребень и закрученные волны: новый взгляд на перспективное зондирование
Исследователи представили компактную систему для высокоточного зондирования, использующую интегрированный микрогребень для генерации широкополосных закрученных электромагнитных волн.
Графы без тормозов: Высокопроизводительная обработка распределенных графов
Новая платформа, построенная на HPX и NWGraph, позволяет значительно ускорить вычисления для ключевых алгоритмов анализа графов в распределенных системах.
Муонный след: Нейронные сети в спектроскопии μSR
![В результате полномасштабного квантового моделирования муонированного метильного радикала (CH₂ₐ₂Mu) обнаружено, что квантовый муон, благодаря меньшей массе, демонстрирует большую делокализацию плотности по сравнению с протонами, что проявляется в распределении плотностей, усредненных в кубических ячейках размером [latex]5.12\times 10^{-4}\;a\_{0}^{\,3}[/latex] и сглаженных с помощью гауссовской свертки с [latex]\sigma=0.06a\_{0}[/latex].](https://arxiv.org/html/2603.05453v1/2603.05453v1/imgs/methyl_proton_muon_density.png)
Новый подход с использованием нейронных волновых функций позволяет значительно повысить точность расчетов гипертонкого взаимодействия в спектрах мюонной спектроскопии (μSR).
Укрощение интегралов Фейнмана: новый подход к вычислениям
В статье представлен инновационный численный метод для эффективной оценки многопетлевых интегралов Фейнмана, основанный на контроле их аналитической структуры и использовании различных формулировок дифференциальных уравнений.
Квантовый эффект Холла: новый взгляд на границы состояний
![Предсказанное поперечное сопротивление Холла, определяемое как [latex]\rho\_{xy}=(h/e^{2})/\nu\_{\rm eff}[/latex], демонстрирует формирование дробных плато, ширина которых обусловлена плотностью допустимых эффективных факторов заполнения, возникающих в результате граничной квантизации; при этом граничные условия Неймана и Робина приводят к последовательностям [latex]\nu\_{\rm eff}=\nu\_{p}/(n+1)[/latex] и [latex]\nu\_{\rm eff}=\nu\_{p}/(n+2)[/latex] соответственно, формируя слегка более широкие плато в первом случае и более плотную, но сближенную последовательность во втором.](https://arxiv.org/html/2603.04652v1/2603.04652v1/IFQHEBoundaryConditionsOnly.jpg)
Исследование показывает, что дробные плато в квантовом эффекте Холла возникают из-за квантования краевых состояний, обусловленного граничными условиями, а не только из топологических свойств материала.
Искусственный интеллект предсказывает дефекты в материалах с высокой точностью
![Оценка отклонений предсказанных машинными потенциалами структур дефектов от расчетов теории функционала плотности выявила существенные погрешности, проявляющиеся в значительном увеличении среднеквадратического отклонения (RMSD) для дефекта [latex]V_{Sb}[/latex] в [latex]Sb_2Se_3[/latex] при различных зарядовых состояниях, что указывает на неспособность базовых моделей точно воспроизводить энергетические поверхности дефектов и локальное атомное окружение, особенно при экстремальных зарядах.](https://arxiv.org/html/2603.05238v1/2603.05238v1/x1.png)
Новый подход, основанный на машинном обучении, позволяет эффективно моделировать энергетику и структуру точечных дефектов в заряженных кристаллических решетках.
Полимеры на автопилоте: ускорение поиска новых материалов
Новый автоматизированный подход к высокопроизводительному скринингу полимеров позволяет быстро и надежно предсказывать их свойства, открывая путь к ускоренному материаловедению.