Machine Learning Domain Adaptation in Spin Models with Continuous Phase Transitions

V. Chertenkov; L. Shchur

doi:10.1103/qnvz-7nqm

Публикации

?

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 переходы critical exponents Supervised Machine Learning transfer learning models of statistical mechanics перенос обучения finite-size analysis конечно-мерный анализ 2nd order phase transitions машинное обучение с учителем модели статистической механики критические показатели

Международная конференция «Математические идеи академика П.Л. Чебышёва, их приложения в естественных науках и технологи- ях искусственного интеллекта», приуроченная к 205-й годовщине со дня его рождения» : Материалы конференции. / (Обнинск, 14–16 мая 2026 г.): Материалы конференции. Под ред. акад. В.Б. Бетелина. — Калуга: Калужский печатный двор, 2026. — 232 с.

Калужский печатный двор, 2026.

Сборник трудов конференции "Математические идеи академика П.Л. Чебышёва, их приложения в естественных науках и технологиях искусственного интеллекта» ...

Добавлено: 20 июня 2026 г.

ИНТЕГРАЦИЯ ТЕХНОЛОГИИ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ВИДЕОКОНТЕНТ

Стогниева О. Н., Чеснокова Н. Е., Отечественная и зарубежная педагогика 2026 Т. 1 № 3 (115) С. 123–131

Внедрение генеративных инструментов искусственного интеллекта в образовательную практику актуализирует проблему педагогически обоснованного использования данных технологий при создании образовательного видеоконтента, который всё чаще применяется в языковом и профессионально-ориентированном обучении. Цель статьи — провести сравнительный анализ образовательного видеоконтента, созданного с применением генеративных ИИ-инструментов, с позиций теории когнитивной нагрузки и принципов педагогического дизайна, а также выявить дидактические условия повышения ...

Добавлено: 20 июня 2026 г.

Моделирование влияния температуры на взаимодействие катода с тонкой диэлектрической пленкой и плазмы тлеющего газового разряда в смеси аргона и паров ртути

Бондаренко Г.Г., Кристя В. И., Савичкин Д. О. и др., Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования 2026 № 4 С. 29–36

Сформулирована модель тлеющего газового разряда в смеси аргона и паров ртути при наличии на поверхности катода тонкой диэлектрической пленки. Рассчитаны зависимости характеристик разряда от температуры в интервале ее изменения, в котором заметный вклад в ионизацию рабочей газовой смеси дает ионизация атомов ртути метастабильными возбужденными атомами аргона (реакция Пеннинга). Показано, что в случае катода без диэлектрической пленки при повышении температуры до ...

Добавлено: 20 июня 2026 г.

Benchmarking DNA large language models on quadruplexes

Cherednichenko O., Herbert A., Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2025 Vol. 27 P. 992–1000

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Kolmogorov–Arnold networks for genomic tasks

Попцова М. С., Briefings in Bioinformatics 2025 Vol. 26 No. 2 P. 1–11

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Графовые паттерны в несогласованных декларативных моделях процессов

Анненков А. Н., Нестеров Р. А., Моделирование и анализ информационных систем 2026 Т. 33 № 2 С. 176–205

Декларативные модели процессов широко используются в process mining для гибкого описания поведения процессов с помощью наборов ограничений. Однако модели, автоматически извлекаемые из журналов событий, могут содержать несогласованные ограничения, что затрудняет их интерпретацию и делает их непригодными для исполнения, проверки соответствия или дальнейшего анализа. Существующие методы анализа согласованности либо опираются на автоматные конструкции с высокой асимптотической сложностью ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484)

Cham: Springer Publishing Company, 2026.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса

Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ВНИИОФИ в период 2016–2025 годов: основные результаты научной деятельности

Батурин А. С., Гаврилов В. Р., Иванов А. В. и др., Измерительная техника 2026 Т. 75 № 2 С. 14–28

28 декабря 2025 года Всероссийскому научно-исследовательскому институту оптико-физических измерений (ВНИИОФИ) исполнилось 60 лет. За прошедшие десятилетия институт выполнил значительное количество научных исследований, разработал и поставил потребителям тысячи высокоточных средств оптико-физических измерений (включая эталонное оборудование). В статье представлены наиболее значимые для метрологического обеспечения оптико-физических измерений результаты научно-исследовательских работ, выполненных ВНИИОФИ за период 2016–2025 гг. ...

Добавлено: 15 июня 2026 г.

Государственный первичный эталон единиц оптической силы и коэффициента передачи модуляции очковой оптики и объективов ГЭТ 205-2025

Вишняков Г. Н., Левина Э. Ю., Минаев В. Л., Измерительная техника 2025 Т. 74 № 2 С. 20–27

Качество формируемого оптической системой изображения определяется её частотно-контрастной характеристикой или коэффициентами передачи модуляции на различных пространственных частотах. Для обеспечения единства измерений коэффициентов передачи модуляции и создания эталонной базы по воспроизведению, хранению и передаче единицы коэффициента передачи модуляции усовершенствован Государственный первичный эталон единиц оптической силы очковой оптики ГЭТ 205-2013 в части воспроизведения единицы коэффициентов передачи модуляции ...

Добавлено: 15 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Impact of heat treatment on microstructure and mechanical properties of additively manufactured aluminum bronze

Filippova A. V., Yurchenko N. Y., Smirnov S. A. и др., Journal of Alloys and Compounds 2026 No. 1074 Article 189162

Добавлено: 12 июня 2026 г.

Ising models on the hydrogen peroxide and other lattices

Qian X., Deng Y., Lev N. Shchur и др., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2026 Vol. 696 Article 131679

Добавлено: 24 мая 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.