Phase probabilities in first-order transitions using machine learning

D. Sukhoverkhova; Vyacheslav Mozolenko; L. Shchur

doi:10.1103/h9cg-cc4r

Публикации

?

Phase probabilities in first-order transitions using machine learning

Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics. 2025. Vol. 112. No. 4. Article 044128.

Суховерхова Д. Д., Vyacheslav Mozolenko, Щур Л. Н.

Научное направление: Физика Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: first-order phase transition фазовый переход первого рода Potts model двумерная модель Поттса supervised learning microcanonical population annealing method микроканонический метод отжига популяции машинное обучение с учителем phase probability ternary classification вероятность фаз тернарная классификация

Coping with AI errors with provable guarantees

Tyukin I., Тюкина Т. А., van Helden D. P. и др., Information Sciences 2024 Vol. 678 Article 120856

Добавлено: 23 мая 2026 г.

Overcoming the Curse of Dimensionality with Synolitic AI

Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84

Добавлено: 23 мая 2026 г.

Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs

Kibkalo Vladislav, Chertopolokhov V., Mukhamedov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392

Добавлено: 22 мая 2026 г.

Опыт применения сетевого анализа (SNA) в историческом нарративе полисубъектного региона (на примере валлийской хроники Brut y Tywysogyon)

Лошкарева М. Е., Матвеева Н. Н., Вестник Томского государственного университета. История 2026 № 100 С. 112–118

Предпринята попытка применения сетевого анализа в изучении средневекового нарративного источ ника. Цель исследования – проверка гипотезы о политической фрагментарности как основной причины завоевания Уэльса Англией. Построены сети взаимодействий исторических лиц на основе данных валлийской Хроники принцев с 1193 по 1282 г. Построение сетей демонстрирует, что завоевано Англией было формально объеди ненное княжество, ослабляемое не столько ...

Добавлено: 22 мая 2026 г.

Оптические методы детектирования единичных биомолекул: визуализация, сенсорика, секвенирование молекул ДНК

Мелентьев П. Н., Калмыков А. С., Гритченко А. С. и др., Успехи физических наук 2024 Т. 194 № 11 С. 1130–1145

Представлен краткий обзор достигнутого уровня оптических методов детектирования единичных молекул в биомедицинских приложениях. Показано, что регистрация флуоресценции единичных молекул красителей, ковалентно связанных с антителами (биомолекулами), совместно с использованием современных методов нанофотоники может быть применена для решения различных задач в биологии и медицине: визуализации биомолекул, токсинов, вирусных частиц, определения ультранизких концентраций аналитов напрямую во взятой пробе, ...

Добавлено: 21 мая 2026 г.

VACUUM DISCHARGE DRIVEN BY STRIPE LINE STORAGE AS A SOURCE OF EUV RADIATION

Antsiferov P.S., Stepanov L.V., Matiukhin N. D., Review of Scientific Instruments 2025 Vol. 96 No. 12 Article 123506

Добавлено: 20 мая 2026 г.

Регистрация спектров на 6.65 метровом ВУФ-УФ спектрометре с помощью многоканального детектора

Анциферов П. С., Степанов Л. В., Матюхин Н. Д., Оптика и спектроскопия 2026 Т. 134 № 2 С. 214–218

Сообщено о разработке системы регистрации спектров на ПЗС-линейке для уникального ВУФ спектрометра, построенного на основе сферической дифракционной решетки с радиусом 6.65 m. Была использована линейка HAMAMATSU S11156-2048-02, которая устанавливалась по касательной к окружности Роуланда с возможностью механического перемещения для сканирования спектра. Были получены спектрограммы в диапазоне длин волн 2130-2270 Angstrem. Описана методика сшивки регистрируемых спектральных ...

Добавлено: 20 мая 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.

On a Possible Method for Separating CO Lines from the Spectrum of the Cosmic Microwave Background

Malinovsky A. M., Пилипенко С. В., Mikhalchenko A. O. и др., Astronomy Reports 2026 Vol. 70 P. 1–6

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Broadband photoluminescence of epitaxial bismuth nanowires and planar nanostructures

Kaveev A. K., Fedorov V. V., Pavlov A. V. и др., Journal of Materials Chemistry C 2026 Vol. 14 No. 7 P. 2697–2705

Добавлено: 19 мая 2026 г.

STM study of single phosphorus incorporation into silicon by heating PBr3 on Si(100)

Павлова Т. В., V.M. Shevlyuga (Шевлюга В. М., Applied Surface Science 2026 Vol. 736 P. 166813–166813

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations)

Rabat: Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Single-photon diamond sources created by nature

Pasternak D., Romshin A., Khmelnitsky Р. и др., Carbon 2026 Vol. 256 Article 121655

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Dataset of solubility values for organic compounds in binary mixtures of solvents at various temperatures

Беззубов С. И., Malikov D., Krasnov L. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 Article 727

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Pikalov V., Meshcheryakov V., Kondratev S. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Kondratev S., Yulia Dyrchenkova, Georgiy Nikitin и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 Article 69

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Optical features of nanoplatelets modified with chiral ligands

A.M. Smirnov, Kurtina D. A., Saitov S. R. и др., Optical Materials: X 2026 Vol. 30 Article 100441

Добавлено: 18 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.

The Impact of Alternative Data on Default Probability: Analyzing the Italian E-commerce Sector with NLP and Network Structures

Bernhardt B. D., Marciano C., Гуаррачино М. Р., Operations Research Forum 2025 Vol. 6 Article 47

Добавлено: 6 сентября 2025 г.

Machine Learning Domain Adaptation in Spin Models with Continuous Phase Transitions

Чертенков В. И., Щур Л. Н., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2025 Vol. 112 No. 3 Article 034104

Добавлено: 12 августа 2025 г.

Latent heat estimation with machine learning

Суховерхова Д. Д., Мозоленко В. К., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2024. No. 2411.00733.

Добавлено: 4 ноября 2024 г.

Comparison of the microcanonical population annealing algorithm with the Wang-Landau algorithm

Vyacheslav Mozolenko, Marina Fadeeva, Lev Shchur, Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2024 Vol. 110 No. 4 Article 045301

Добавлено: 17 октября 2024 г.

Comparison of the microcanonical population annealing algorithm with the Wang-Landau algorithm

Мозоленко В. К., Fadeeva Marina, Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2024. No. 2405.10865.

Добавлено: 20 мая 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.