?
Solution of the Multimode Nonlinear Schrödinger Equation Using Physics-Informed Neural Networks
Doklady Mathematics. 2025.
Язык:
английский
Ключевые слова: Physics Informed Neural Networks
Войтович В. И., Махов И. С., Мельниченко И. А. и др., Optics Letters 2026 Vol. 51 No. 17 P. 4872–4875
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Бабичев А. В., Махов И. С., Крыжановская Н. В. и др., Оптика и спектроскопия 2026 Т. 134 № 3 С. 272–277
Представлены результаты по реализации генерации при повышенных температурах в лазерах с длиной волны генерации 980 nm на основе вертикального микрорезонатора с использованием непоглощающих на длине волны оптической накачки зеркал. Минимальная пороговая мощность накачки составила ~0.8 mW и соответствовала температуре 150 K. Добротность микрорезонатора, определенная на пороге генерации, превысила 13000. Максимальная рабочая температура микролазера составила 195 ...
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Бабичев А. В., Махов И. С., Крыжановская Н. В. и др., Письма в Журнал технической физики 2026 Т. 52 № 12 С. 40–43
Реализована одночастотная генерация при 300 K в лазерах на основе вертикального микрорезонатора. Для лазеров с полупроводниковым выводным зеркалом пороговая плотность мощности накачки составила 6.5 kW/cm2. Добротность микрорезонатора и длина волны излучения, определенные на пороге генерации, равнялись 8800 и ~ 959.8 nm. Применение конструкции микрорезонатора с гибридным выводным зеркалом позволило повысить добротность микрорезонатора (до 12 360) ...
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Бабичев А. В., Махов И. С., Крыжановская Н. В. и др., Письма в Журнал технической физики 2026 Т. 52 № 18 С. 30–34
Представлены результаты реализации генерации при комнатной температуре в планарных вертикальных микрорезонаторах на основе зеркал Al0.2Ga0.8As/Al0.9Ga0.1As. При 300 K пороговая плотность мощности и добротность на пороге генерации составили 11.4± 0.7 kW/cm2 и 5070± 160 соответственно. Двукратное превышение порога генерации привело к увеличению добротности микрорезонатора до 19 000. Эффективный латеральный теплоотвод подтвержден малым сдвигом энергии кванта, который составил ...
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Дубич Е. В., Щагин Д. В., Славянский форум 2026 № 2 (52) С. 560–565
В статье сравниваются протоколы HTTP/2 и HTTP/3 при передаче статических файлов в условиях программно моделируемой сетевой деградации. Эксперимент показал, что HTTP/3 не является универсально более быстрым, но устойчивее проявляет себя при росте задержки и потерь пакетов. ...
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Joulitov A.K., Lomazova I.A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4(2) P. 215–224
В майнинге процессов (process mining) графы непосредственного следования (Directly-Follows Graph, DFG) популярны благодаря своей простоте и наглядности. Однако, если процесс является ациклическим, но содержит параллельные события, стандартные алгоритмы построения DFG-моделей могут генерировать «ложные» циклы, которыe не представлены в журнале событий. Такие циклы мешают анализу информационных процессов, значительно снижая интерпретируемость и точность (precision) модели. Эта проблема ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Добрина Д. Н., Нестеренко А. Ю., Прикладная дискретная математика. Приложение 2026 № 19 С. 151–159
Работа содержит результаты формального анализа криптографических механизмов, входящих в состав проекта методических рекомендаций «Защищенный универсальный протокол передачи данных и управления микросхемой интеллектуальной карты» (протокол SECUNDA). Получена формальная модель и перечень трудноразрешимых математических задач, трудоёмкостью решения которых можно оценить стойкость используемых криптографических механизмов. ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
I.I. Sergeev, I.A. Lomazova, Modeling and Analysis of Information Systems 2026 Vol. 33 No. 3 P. 394–419
Объектно-ориентированный process mining сформировался как эффективная парадигма анализа событийных данных, включающих несколько взаимодействующих бизнес-объектов. Существующие методы обнаружения моделей часто опираются на объектно-ориентированные сети Петри с фиксированными кратностями дуг, что ограничивает их способность представлять параметрические закономерности потребления и производства ресурсов, а также отражать количественные зависимости между взаимодействующими типами объектов. В данной работе предлагается метод обнаружения объектно-ориентированных ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Будков Ю. А., Kiselev M. G., Journal of Chemical Physics 2026 Vol. 165 No. 12 Article 124508
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Паршаков П. А., Паклина С. Н., International Journal of Human-Computer Interaction 2026 P. 1–17
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Андраби У. М., Wadood E., Ojha S. K. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 103358–103375
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Бузаев Ф. А., Andrei Ermakov, Ivanova M. и др., , in: AI & PDE: ICLR 2026 Workshop on AI and Partial Differential Equations.: [б.и.], 2026.
Добавлено: 24 июня 2026 г.
Хассан Я. Н., Ефременко Д. С., Бузаев Ф. А. и др., , in: AI & PDE: ICLR 2026 Workshop on AI and Partial Differential Equations.: [б.и.], 2026.
Добавлено: 24 июня 2026 г.
Бугаев Е. П., Бузаев Ф. А., Ефременко Д. С. и др., , in: AI & PDE: ICLR 2026 Workshop on AI and Partial Differential Equations.: [б.и.], 2026.
Добавлено: 24 июня 2026 г.
The accuracy of solving partial differential equations using physics-informed neural networks (PINNs) significantly depends on their architecture and the choice of hyperparameters. However, manually searching for the optimal configuration can be difficult due to the high computational complexity. In this paper, we propose an approach for optimizing the PINN architecture using a differential evolution algorithm. ...
Добавлено: 28 апреля 2025 г.
Добавлено: 3 апреля 2024 г.
Чупров И. А., Гао Ц., Ефременко Д. С. и др., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2023 Т. 514 № 2 С. 28–38
Физико-информированные нейронные сети (Physics Informed Neural Networks – PINN) являются перспективным методом решения уравнений в частных производных с помощью машинного обучения. В работе рассмотрено применение PINN к нелинейному уравнению Шредингера для описания ...
Добавлено: 19 декабря 2023 г.
Добавлено: 19 декабря 2023 г.