В статье представлены алгоритмы для анализа поведения гипергеометрических функций при вычислении по модулю простых чисел, позволяющие установить их алгебраичность и находить уничтожающие полиномы.
Исследователи разработали систему, способную предсказывать квантовые гамильтонианы молекул, используя только их SMILES-представления, без необходимости учитывать трехмерную структуру.
Исследователи продемонстрировали физическую реализацию сети Колмогорова-Арнольда, открывая путь к более компактным и энергоэффективным нейронным системам.
Новый подход позволяет системам распознавания речи непрерывно обучаться новым командам и адаптироваться к меняющимся условиям, не теряя при этом эффективности и скорости работы.
![Оценивается влияние количества бит квантования на среднеквадратичную ошибку [latex]MSE[/latex] суммарной оценки OAC, при [latex]N=0[/latex] - отсутствии обратной связи по фазе, и [latex]K=10[/latex], где векторы [latex]v_{k}, g_{k}, n[/latex] независимо распределены как комплексные нормальные с нулевым средним и единичной дисперсией, а результаты усреднены по [latex]10^{5}[/latex] испытаниям.](https://arxiv.org/html/2601.16054v1/x2.png)
В статье представлено гибридное решение для оценки каналов в системах Over-the-Air Computation, позволяющее повысить эффективность и снизить задержки.
Исследователи предлагают инновационный метод повышения точности и надежности моделей машинного обучения за счет итеративного улучшения самих данных.
Квантовые Забавы и Инфраструктурные Головоломки Знаете, вот что забавно: мы гонимся за квантовыми битами, мечтая о невероятных вычислениях, а потом вдруг понимаем, что у нас банально нет электричества, чтобы их запитать! Это как строить космический корабль, не имея гаечного ключа. Представьте себе огромный оркестр. Квантовые биты – это виртуозные музыканты, способные играть сложнейшие пассажи. Но … Читать далее
Новый раздел OSCAR, посвященный алгебраической статистике, открывает эффективные методы для работы с графическими моделями и филогенетикой.
Новое исследование показывает, что качество предварительной обработки данных является ключевым фактором успеха при использовании техники Embedding Retrofitting в системах генерации ответов на основе поиска.
В этой статье представлен всесторонний обзор функций распределения партонов и их обобщений, раскрывающих сложную структуру адронов в рамках квантовой хромодинамики.