Scaling transformation of the multimode nonlinear Schrödinger equation for physics-informed neural networks

Гомеоморфизмы топологических пространств называются эквивалентными по надстройке, если надстройки над ними топологически эквивалентны. В частности, топологически сопряженные гомеоморфизмы эквивалентны по надстройке. Известно, что для гомологически неприводимых гомеоморфизмов их топологическая сопряженность является необходимым и достаточным условием их эквивалентности по надстройке. Тогда как инварианты топологической сопряженности гомологически приводимых гомеоморфизмов во многих случаях являются избыточными для эквивалентности по ...

Добавлено: 3 июня 2026 г.

Signatures of Reconnection and a Split Heliospheric Tail in High-energy Energetic Neutral Atoms

Kornbleuth M., Opher M., Drake J. F. и др., Astrophysical Journal 2026 Vol. 1004 No. 1 Article 1

Добавлено: 3 июня 2026 г.

Two-dimensional hexagonal boron nitride-ferrofluid hybrids enable efficient magnetic cooling

Карцев А. И., Nishant T., Saswata G. и др., Journal of Materials Chemistry C 2026 Article -

Добавлено: 2 июня 2026 г.

The critical role of shear antiphase boundaries in τ-Mn(Al,Ga) rapidly quenched alloy

Fortuna A. S., A.I. Kartsev, Gorshenkov M. V. и др., Journal of Alloys and Compounds 2026 Vol. 1070 Article 188711

Добавлено: 2 июня 2026 г.

Случайные блуждания на симметрических пространствах некомпактного типа ранга 1

Гнетов Ф. А., Конаков В. Д., Успехи математических наук 2026 Т. 81 № 3 (489) С. 161–162

Пусть M обозначает симметрическое пространство некомпактного типа ранга 1. Опираясь на фундаментальную работу [1], в [2] было показано, что плотность соответствующим образом нормированной суммы независимых Hn-значных случайных величин, определенная через сложение Мёбиуса в модели шара Пуанкаре, сходится к фундаментальному решению соответствующего уравнения теплопроводности. Пределом являлся нормальный закон на Hn, соответствующий ядру теплопроводности, определяемому оператором Лапласа–Бельтрами. ...

Добавлено: 2 июня 2026 г.

OpenAtom Foundation. Консорциум, развивающий Open Source в Китае.

Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33

В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...

Добавлено: 2 июня 2026 г.

Combined Experimental and Ab Initio Study of Sc Doping in MgB2: Decoupling Electronic and Microstructural Effects on Superconductivity

Dikhtievskaya K., Argunov E., Карцев А. И. и др., The Journal of Physical Chemistry Letters 2026 Vol. 17 No. 17 P. 4999–5004

Добавлено: 2 июня 2026 г.

Bridging Superconductors With United Nations Development Goals: Perspectives and Applications

Duran E. ., Pulgar A., Izquierdo R. и др., Physica Status Solidi (A) Applications and Materials 2026 Vol. 223 No. 7 Article e202500942

Добавлено: 1 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Application of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Inverse Advection-Diffusion Problem to Localize Pollution Sources

Ivan Chuprov, Деркач Д. А., Dmitry Efremenko и др., , in: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская конференция с международным участием, ПаВТ'2025. Короткие статьи и описания плакатов.: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. P. 16–35.

Добавлено: 24 июня 2025 г.

Application of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Inverse Advection-Diffusion Problem to Localize Pollution Sources

Деркач Д. А., Ефременко Д. С., Чупров И. А. и др., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2503.18849.

Добавлено: 25 марта 2025 г.

COMPLETE CHARACTERIZATION OF AXISYMMETRIC TURBULENT JET USING BACKGROUND ORIENTED SCHLIEREN AND PHYSICS-INFORMED NEURAL NETWORK

Ганичев А. А., Heat Transfer Research 2024 Vol. 56 No. 5 P. 17–35

Добавлено: 21 марта 2025 г.

Inferring Parameters and Reconstruction of Two-dimensional Turbulent Flows with Physics-informed Neural Networks

V. Parfenyev, M. Blumenau, I. Nikitin, JETP Letters 2024 Vol. 120 No. 8 P. 599–607

Obtaining system parameters and reconstructing the full flow state from limited velocity observations using conventional fluid dynamics solvers can be prohibitively expensive. Here we employ machine learning algorithms to overcome the challenge. As an example, we consider a moderately turbulent fluid flow, excited by a stationary force and described by a two-dimensional Navier–Stokes equation with ...

Добавлено: 4 ноября 2024 г.