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Émulation de réseau neuronal profond de la transition quantique-classique via Dynamique des fonctions de Wigner apprise
The emergence of classical behavior from quantum mechanics as Planck’s constant $\hbar$ approaches zero remains a fundamental challenge in physics [1-3]. This paper introduces a novel approach employing deep neural networks to directly learn the dynamical mapping from initial quantum state parameters...
MPAD: Une nouvelle méthode de réduction de dimension pour préserver les voisins les plus proches dans la recherche de vecteurs en haute dimension
High-dimensional vector embeddings are widely used in retrieval systems, yet dimensionality reduction (RD) is seldom applied due to its tendency to distort nearest-neighbor (NN) structure critical for search. Existing DR techniques such as PCA and UMAP optimize global or manifold-preserving criteria, rather...
Review of the experimental and theoretical landscape of electron transport in noble liquids
We present a review of the current experimental and theoretical understanding of electron transport in noble liquids. Special attention is given to recent measurements that coincide with the development of time projection chambers (TPCs) using liquid xenon and argon as detector media....
Tableau transitif: Un accélérateur GEMM efficace avec réutilisation des résultats
Deep Neural Networks (DNNs) and Large Language Models (LLM) have revolutionized artificial intelligence, yet their deployment faces significant memory and computational challenges, especially in resource-constrained environments. Quantization techniques have mitigated some of these issues by reducing data precision, primarily focusing on General...
Inférence bayésienne en temps réel à échelle extrême: Un jumeau numérique pour alerte précoce aux tsunamis appliquée à la zone de subduction de Cascadia
We present a Bayesian inversion-based digital twin that employs acoustic pressure data from seafloor sensors, along with 3D coupled acoustic-gravity wave equations, to infer earthquake-induced spatiotemporal seafloor motion in real time and forecast tsunami propagation toward coastlines for early warning with quantified...
Une méthode efficace de placement de capteurs hors ligne pour l'estimation du débit
Nous présentons une méthode efficace pour optimiser le placement des capteurs pour l'estimation des flux à l'aide de capteurs avec intégration de retard dans les flux dominés par l'advection.. Notre solution permet d'identifier des candidats prometteurs pour les positions des capteurs en utilisant uniquement des mesures préliminaires du champ d'écoulement avec la vélocimétrie par image de particules non résolue dans le temps. (PIV), sans...
Binaires supermassifs dans des solitons ultralégers de matière noire
Ultraléger (ou flou) matière noire (ULDM) est une alternative à la matière noire froide. Une caractéristique clé de l'ULDM est la présence de noyaux solitoniques au centre des halos effondrés.. Ceux-ci pourraient potentiellement augmenter la traînée subie par le trou noir supermassif (SMBH)...
Property-Preserving Hashing for $\ell_1$-Distance Predicates: Applications pour contrer les attaques d’entrée contradictoires
Le hachage perceptuel est utilisé pour détecter si une image d'entrée est similaire à une image de référence avec diverses applications de sécurité.. Récemment, Il a été démontré qu'ils succombent à des attaques d'entrée contradictoires qui apportent de petits changements imperceptibles à l'image d'entrée..
États stationnaires exacts et relaxation induite par la fragmentation dans le processus d'exclusion simple asymétrique sans passage
Nous introduisons une généralisation multi-espèces du processus d'exclusion simple asymétrique (PCEA) avec un “Dépassement Interdit” contrainte, interdiction de dépasser, sur une chaîne ouverte unidimensionnelle. Cette règle de non-passage fragmente l'espace de Hilbert en un nombre exponentiel de secteurs disjoints étiquetés par la séquence de particules,...
Quantification hamiltonienne de la théorie complexe de Chern-Simons au niveau-$k$
This paper develops a framework for the Hamiltonian quantization of complex Chern-Simons theory with gauge group $\mathrm{Sl}(2,\mathbb{C})$ at an even level $k\in\mathbb{Z}_+$. Notre approche suit la procédure de quantification combinatoire pour construire les algèbres d'opérateurs d'holonomies quantiques sur 2 surfaces et développer..