От квантовой механики к необратимости: как рождается уравнение Больцмана

Новое исследование демонстрирует, как уравнение Лиувилля, лежащее в основе кинетической теории, вытекает из принципов квантовой механики, проливая свет на происхождение необратимости в физических системах.

Скрытые состояния: Как оптимизировать симуляции в обучении с подкреплением

Новое исследование предлагает эффективные методы выбора приближений состояний верований для симуляторов, используемых в задачах обучения с подкреплением в условиях неопределенности.

Неоновые плёнки под микроскопом: контроль роста для кубитов будущего

Наблюдения за ростом плёнок показали, что при охлаждении с разной начальной концентрацией газа ($0.008$ моль и $0.003$ моль$)$, траектории перехода фаз могут приводить либо к последовательному жидкому и твердому фазам, либо сразу к твердой фазе, при этом скорость охлаждения ($0.07$ K/мин) определяет температурные области, в которых происходит рост жидкой плёнки и её последующая кристаллизация.

Новый метод мониторинга роста неоновых плёнок в реальном времени позволяет добиться стабильности и предсказуемости, необходимой для создания перспективных кубитов на основе электронов, заключенных в неоновые слои.

Активные галактические ядра: как увидеть изменения во времени?

С использованием модели DRW были смоделированы кривые блеска, полученные в рамках обзора WFD LSST, для гипотетических объектов с кажущимися звёздными величинами 21 и 20.9 в gg- и rr-диапазонах соответственно, а последующий анализ спектральной плотности мощности (PSD) с использованием методов MCMC позволил восстановить истинный лаг между этими диапазонами, равный 2 дням, демонстрируя надёжность применяемых методов для изучения временной изменчивости астрономических объектов.

Новый программный пакет EzTaoX позволяет эффективно анализировать колебания яркости активных галактических ядер в разных диапазонах длин волн, открывая новые возможности для изучения их поведения.

Простые числа в основе векторных представлений: новый подход к машинному обучению

Встраивание DynamicPrime демонстрирует адаптивность к уровню шума и размерности данных: при низком уровне шума и малых размерностях метод сохраняет локальную топологию, разворачивая многообразие и обеспечивая почти идеальную линейную реконструкцию, тогда как при высоком уровне шума и малых размерностях локальная структура разрушается, но увеличение размерности восстанавливает сферическое распределение, формируя квази-ортогональное гауссово распределение, оптимальное для задач гипердименсиональных вычислений.

Исследователи предлагают детерминированный метод генерации многомерных векторов, использующий свойства простых чисел для повышения эффективности и структурной целостности.