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Géométrie quantique à l'état normal, non-localité et supraconductivité
We investigate aspects of the relation between the quantum geometry of the normal state (N.-É.) et la phase supraconductrice, through the lens of non-locality. En reliant la théorie des bandes à la théorie de l'estimation quantique, we derive a direct momentum-dependent relation between quantum geometry and...
Ptychotomographie analytique de Fourier pour l'indice de réfraction volumétrique imagerie
Tridimensionnel (3D) indice de réfraction (RI) des offres de tomographie sans étiquette, quantitative volumetric imaging but faces limitations due to optical aberrations, résolution limitée, and the computational complexity inherent to existing approaches. Pour surmonter ces barrières, we propose Analytic Fourier Ptychotomography (AFP), a new computational microscopy...
LTDE: L'expérience de temporisation de l'objectif I. Des pixels aux courbes lumineuses
Gravitationally lensed quasars offer a unique opportunity to study cosmological and extragalactic phenomena, using reliable light curves of the lensed images. Cela nécessite un démélange précis des images des quasars, which is not trivial due to the small separation between the lensed images...
Gestion dynamique de la mémoire adaptative et efficace pour les enclaves matérielles
La deuxième version d'Intel Software Guard Extensions (Intel SGX), ou SGX2, ajoute une gestion dynamique de la mémoire de l'enclave et des threads. The first version required the address space and thread counts to be fixed before execution. The Enclave Dynamic Memory Management (EDMM) feature...
Champs hydrodynamiques dans un environnement fluctuant: la phononique émergente et excitations de type tachyonique
Utiliser des méthodes fonctionnelles, nous étudions dans un liquide à basse température, the sound quanta defined by the quantized hydrodynamic fields, under the effects of high-energy processes on the atomic/molecular scale. To obtain in the molecular level the excitation spectra of liquids, we assume that...
Kronecker déclare: une source puissante de multipartites intriquées au maximum états dans l'information quantique
Dans la théorie de l'information quantique, états intriqués au maximum, specifically locally maximally entangled (LME) états, sont essentiels pour les protocoles quantiques. Alors que beaucoup se concentrent sur l’intrication bipartite, applications such as quantum error correction and multiparty secret sharing rely on multipartite entanglement. These LME states naturally...
Mamba bidirectionnel pour les données monocellulaires: Apprentissage contextuel efficace avec fidélité biologique
Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) enables high-resolution analysis of cellular heterogeneity, but its complexity, which is marked by high dimensionality, sparsity, and batch effects, which poses major computational challenges. Transformer-based models have made significant advances in this domain but are often limited by...
Limites fondamentales de la détection la plus rapide des points de changement avec États quantiques à variation continue
On généralise le CUSUM quantique (QUOI?) algorithm for quickest change-point detection, analysé en dimensions finies par Fanizza, Hirché, et Calsamiglia (Physique. Tour. Lett. 131, 020602, 2023), aux systèmes quantiques de dimension infinie. Our analysis relies on a novel generalization of a result by Hayashi...
Sur les matrices magiques de tailles d’Euler $3$ et $8$
A proper Euler’s magic matrix is an integer $n\times n$ matrix $M\in\mathbb Z^{n\times n}$ such that $M\cdot M^t=\gamma\cdot I$ for some nonzero constant $\gamma$, the sum of the squares of the entries along each of the two main diagonals equals $\gamma$, et...
Apprentissage de modèles génératifs basés sur l'énergie via le flux potentiel: Un Approche du principe variationnel pour l'appariement d'homotopie de densité de probabilité
Energy-based models (EBMs) are a powerful class of probabilistic generative models due to their flexibility and interpretability. Cependant, relationships between potential flows and explicit EBMs remain underexplored, while contrastive divergence training via implicit Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling is often unstable...