• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Machine Learning Domain Adaptation in Spin Models with Continuous Phase Transitions
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
30 апреля 2026 г.
«Моя цель - стать ординарным профессором»
Михаил Саматов занимается теоретическими исследованиями перовскитных солнечных батарей. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о работе на суперкомпьютере Вышки, сотрудничестве с Пекинским университетом и умении делать мебель.
29 апреля 2026 г.
Научить машину читать прошлое: на ФГН создают нейросеть для расшифровки рукописей
Дневники и письма — бесценный источник для гуманитария-исследователя. Но что делать, если текст невозможно прочитать? На факультете гуманитарных наук (ФГН) ВШЭ эту проблему решили перевести на язык математики: команда филологов, историков и специалистов по машинному обучению создала информационную систему, которая не только распознает неразборчивый почерк, но и помогает анализировать содержание архивов.
29 апреля 2026 г.
8 драйверов технологического будущего: что изменит экономику
Какие отрасли определят облик ближайших десятилетий? Премьер-министр  Михаил Мишустин назвал 8 направлений, которые будут развиваться в ближайшие годы. О том, какие образовательные программы НИУ ВШЭ готовят специалистов по этим направлениям — в материале IQ медиа.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Machine Learning Domain Adaptation in Spin Models with Continuous Phase Transitions

Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics. 2025. Vol. 112. No. 3. Article 034104.
Чертенков В. И., Щур Л. Н.
Научное направление: Компьютерные науки Физика
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: фазовые переходыcritical exponents Supervised Machine Learningtransfer learningmodels of statistical mechanicsперенос обученияfinite-size analysisконечно-мерный анализ2nd order phase transitionsмашинное обучение с учителеммодели статистической механикикритические показатели
Похожие публикации
Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE)
Даюб А., Сулейман Э., IEEE, 2026.
Добавлено: 30 апреля 2026 г.
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли
М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024.
Интелшектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли, Калининград, Россия, 2024, ООО «Геомодель Развитие» ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Bioinspired Method of Agent Redistribution between Groups
Karpova Irina Petrovna, Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 4 P. 1138–1144
Добавлено: 29 апреля 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.
An Approximate Method for Calculating Kinetic Coefficients of Heavy Ions in He-Containing Mixtures in a Strong Electric Field
Пономарев А. А., Александров Н. Л., Plasma Physics Reports 2026 Vol. 52 No. 3 P. 367–378
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
Influence of the Normal Magnetic Component to Magnetotail Current Sheet Forma
Domrin V. I., Malova H. V., V. Yu. Popov и др., Cosmic Research 2026 Vol. 64 No. 2 P. 238–252
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
Asymmetric Equilibrium Structures of Superthin Current Sheets: The Asymmetry of Plasma Sources
Tsareva O. O., Malova H. V., V. Yu. Popov и др., Plasma Physics Reports 2026 Vol. 52 No. 2 P. 179–185
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
Особенности генерации квазипериодических ОНЧ-излучений с существенной частотной динамикой внутри плазмосферы
П.А.Беспалов, О.Н. Савина, Геомагнетизм и аэрономия 2025 Т. 65 № 5 С. 620–628
Рассмотрены несколько базовых моделей частотной динамики в квазипериодических ОНЧ-излучениях с периодами повторения спектральных форм от 10 до 300 с. Во всех случаях речь идет о проявлениях циклотронной неустойчивости электронных радиационных поясов, которые хорошо описываются в рамках теории плазменного магнитосферного мазера, основанной на усредненной самосогласованной системе квазилинейных уравнений для частиц и волн. Не очень четкие спектральные элементы характерны для QP-всплесков, представляющих ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Modeling of Influence of a Thin Dielectric Film at a Fraction of Cathode Surface on Transition of a Glow Gas Discharge into an Arc Discharge
Bondarenko G.G., Fisher M. R., Kristya V. I., Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics 2026 Vol. 90 No. 4 P. 572–576
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
WWW '26: The ACM Web Conference 2026
NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Разработка микросервиса ADP для идентификации источников выбросов на основе машинного обучения с подкреплением
Кычкин А. В., Черницин И. А., Прикладная информатика 2026 Т. 21 № 1 С. 40–58
Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из‑за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и ...
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Extraction of properties of anisotropic spin model by deep transfer learning methods
D.D. Sukhoverkhova, L.N. Shchur, , in: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская конференция с международным участием, ПаВТ'2025. Короткие статьи и описания плакатов.: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. P. 82–89.
Мы применяем методы глубокого машинного обучения с учителем для извлечения свойств анизотропной модели Изинга. Мы рассматриваем два случая анизотропии: ортогональную и диагональную. Из предсказаний нейронной сети мы получили функции вероятности фазы, на основе которых мы измерили две величины: критическую температуру и критический показатель корреляционной длины. Мы оценили значения параметра анизотропии в обоих случаях, при которых ...
Добавлено: 4 декабря 2025 г.
Phase probabilities in first-order transitions using machine learning
Суховерхова Д. Д., Vyacheslav Mozolenko, Щур Л. Н., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2025 Vol. 112 No. 4 Article 044128
Добавлено: 18 октября 2025 г.
Oscillator Chain Model for Multi-Contour Systems With Priority in Conflict Resolution
Лубашевский И. А., Yashina M., Lubashevskiy V., Synchroinfo Journal 2025 Vol. 11 No. 1 P. 34–40
Добавлено: 23 сентября 2025 г.
Precritical anomalous scaling and magnetization temperature dependence in cubic ferromagnetic crystals
Колоколов И. В., Lvov V., Pomyalov A., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2025 Vol. 111 No. 10 Article 104433
Добавлено: 29 марта 2025 г.
Supervised and Transfer Learning for Phase Transition Research
Чертенков В. И., Щур Л. Н., Lecture Notes in Computer Science 2025 Vol. 15406 P. 434–449
Добавлено: 10 февраля 2025 г.
Transfer Machine Learning of an Anisotropic Model
D. D. Sukhoverkhova, L. N. Shchur, Lobachevskii Journal of Mathematics 2025 Vol. 46 No. 1 P. 528–534
Добавлено: 13 января 2025 г.
Влияние анизотропии на исследование критического поведения спиновых моделей методами машинного обучения
Суховерхова Д. Д., Щур Л. Н., Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики 2024 Т. 120 № 8 С. 644–649
В статье мы применили глубокую нейронную сеть для изучения вопроса переносимости знания между моделями статистической механики. Был проведен следующий компьютерный эксперимент. Сверточная нейронная сеть была обучена для решения задачи бинарной классификации моментальных снимков расположения спинов модели Изинга на двумерной решетке. При тестировании на вход нейронной сети подавались моментальные снимки расположения спинов модели Изинга на  решетке ...
Добавлено: 25 сентября 2024 г.
Blume-Capel model analysis with a microcanonical population annealing method
Vyacheslav Mozolenko, Щур Л. Н., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2024 Vol. 109 No. 4 Article 045306
Добавлено: 17 апреля 2024 г.
Применение метода Transfer Learning к задаче машинного перевода для пары русско-хакасский
Лебедева А. Ю., В кн.: Одиннадцатая Международная конференция по компьютерной обработке тюркских языков «TurkLang 2023».: Каз.: Издательство Академии наук Республики Татарстан, 2023. С. 460–471.
Добавлено: 6 марта 2024 г.
To Stay or Not to Stay in the Pre-train Basin: Insights on Ensembling in Transfer Learning
Садртдинов И. Р., Dmitrii Pozdeev, Dmitry P Vetrov и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023).: Curran Associates, Inc., 2023. P. 15936–15964.
Добавлено: 26 февраля 2024 г.
Evolution of local computing time in parallel modeling of mobile networks
L.F. Zhukova, L.N. Shchur, Frontiers in Physics 2024 Vol. 12 Article 1248643
Добавлено: 24 января 2024 г.
Эффективный подход к математическому моделированию задач обтекания с фазовыми переходами
Гайдуков Р. К., Данилов В. Г., Многофазные системы 2023 Т. 18 № 3 С. 105–107
В работе описан эффективный подход к моделированию процесса таяния-намерзания льда в задаче обтекания малой ледяной неровности на поверхности (как ледяной, так и из нерасплавляемого материала подложки). ...
Добавлено: 11 января 2024 г.
Unsupervised domain adaptation methods for cross-species transfer of regulatory code signals
Pavel Latyshev, Fedor Pavlov, Herbert A. и др., , in: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.
Добавлено: 1 декабря 2023 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору