Denis Avetisyan

Новое исследование показывает, что модели, обученные на коде, превосходят универсальные языковые модели не только в программировании, но и в задачах, требующих логического мышления и надежности.

Исследование демонстрирует применение вариационного квантового эйнзольвера (VQE) и направленной когерентности для точного определения фазовых переходов в модели XXZ с дальним взаимодействием.

Исследователи предлагают эффективный квантовый алгоритм для точного определения энергии межмолекулярных взаимодействий, используя подход, основанный на супрамолекулярном анализе.

В статье представлена архитектура QKAN-LSTM, объединяющая принципы квантовых вычислений и рекуррентных нейронных сетей для повышения эффективности прогнозирования.

Новый подход, основанный на графовых нейронных сетях, позволяет значительно повысить эффективность вариационных квантовых решателей линейных уравнений.

Исследователи продемонстрировали эффективный метод приближенного вычисления основного состояния цепей купратов, открывая путь к моделированию сложных материалов с сильными электронными корреляциями.

Новый подход объединяет возможности квантовых вычислений и глубокого обучения с подкреплением для повышения эффективности регулирования частоты в электроэнергетических сетях.

Исследователи продемонстрировали, что использование квантовых последовательностей позволяет значительно ускорить процесс поиска оптимальных решений в сложных задачах.

Новая платформа Maestro упрощает процесс симуляции квантовых схем, автоматически подбирая оптимальную инфраструктуру и методы для достижения максимальной производительности.

Квантовые Заметки: Облачные Кубиты и Научные Платформы Знаете, как говорил мой дедушка, если вы не можете объяснить что-то простыми словами, значит, вы сами этого не понимаете. И это справедливо для квантовой физики вдвойне. Мы строим сложные системы, а потом удивляемся, что другие не понимают, зачем это нужно. Облачные Кубиты из Японии Японские коллеги, как всегда, … Читать далее