• 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
  • Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: From local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena
  • 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
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

 

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

?

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

Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics. 2026. Vol. 114. No. 1. Article 014101.
Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н.
Научное направление: Физика Математика Компьютерные науки
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Potts modellattice modelsMonte Carlo methods Ising model2nd order phase transitions
Похожие публикации
О подходе к построению последовательности псевдослучайных чисел, основанном на разложениях 𝐸-функций с периодическими коэффициентами
Нестеренко А. Ю., Чирский В. Г., Матвеев В. Ю., Чебышевский сборник 2026 Т. 27 № 2 С. 118–127
В статье приводятся результаты практического исследования статистических свойств некоторых последовательностей, являющихся значениями функций специального вида. ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Characterizing the Scheduling Performance of 5G NR Base Stations Under Signaling and Data Traffic Constraints
Eduard Sopin, Назарьин А. И., Бегишев В. О. и др., IEEE Transactions on Vehicular Technology 2026 Vol. 75 No. 6 P. 10995–11007
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Генерация исходного кода с использованием больших языковых моделей: систематический обзор методологии Вайб-кодинг
Джонов А. Т., Авдошин С. М., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 8 С. 421–427
В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует ...
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Balanced sets and homotopy invariants of covers
Блудов М. В., Journal of Fixed Point Theory and Applications 2026 No. 28 Article 73
Добавлено: 25 августа 2026 г.
An adaptive image watermarking scheme using cooperation of HBA and RSA metaheuristics
Мельман А. С., Евсютин О. О., Journal of the Franklin Institute 2026 Vol. 363 No. 15 Article 109005
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Exact solutions for transport of distributed colloids in porous media
L.I. Kuzmina, Osipov , Y. V., Kolokoltseva, T. N., Advances in Water Resources 2026 Vol. 213 Article 105335
Добавлено: 25 августа 2026 г.
MODEL OF DEEP BED FILTRATION IN A POROUS MEDIUM WITH HETEROGENEOUS POROSITY
Liudmila I. Kuzmina, Osipov, Y. V., International Journal for Computational Civil and Structural Engineering 2026 Vol. 22 No. 2 P. 138–148
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Exact Solutions to One-Dimensional Problem of Oil Displacement by Chemical
L.I.Kuzmina, Osipov Y. V., Mathematical notes, ISSN 0001-4346 2025 Vol. 116 No. 6 P. 1251–1261
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Proceedings of the 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Italy, Bari, July 13–16, 2026)
IEEE, 2026.
Добавлено: 24 августа 2026 г.
From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Understanding the electric double layer at electrode–electrolyte interfaces, Part III: crystallographic-face dependence of silver capacitance in aqueous NaF solutions
Мазур Д. А., Брандышев П. Е., Doronin S. V. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 577 Article 149729
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
MM-PSYCHE: Multimodal Multitask Psychological Characteristic Estimation Through Cross-Domain Semi-Supervised Learning
Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 124759–124778
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Monomial algebras and G_a^n-equivariant embeddings into toric varieties
Чернов А. Е., European Journal of Mathematics 2026 Vol. 12 Article 48
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Proceedings of the 1st Workshop on Linguistic Analysis for Health (HeaLing 2026)
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics). International scientific and technical conference
IEEE Advancing Technology for Humanity, 2025.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Giant magnetocaloric effect in the quaternary Fe–Rh–Pd–Ir alloy: Experimental and first-principles study
Gimaev R., Karpenkov A., Shelkovyi F. и др., Journal of Alloys and Compounds 2026 No. 1080 Article 190307
Магнитотермические свойства четвертичного сплава Fe49Rh46.1Pd3.1Ir1.8 исследованы с помощью комбинации расчетов из первых принципов, структурной характеристики, магнитометрии, калориметрии и прямых измерений адиабатического изменения температуры. Получен исключительный магнитокалорический отклик: ΔTad достигает −11,9 К в поле 1,85 Т в прерывистом режиме и −8,6 К в непрерывном (циклическом) режиме, причем оба значения превышают значения, зарегистрированные на сегодняшний день для ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Hypergraphs from multivariate connectivity: caCOH-based EEG/MEG representation
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Global shifted potentials for moduli stacks of sheaves on Calabi-Yau four-folds
Borisov D., Katzarkov Ludmil, Sheshmani A. и др., American Journal of Mathematics 2026 Vol. 148 No. 4 P. 1075–1101
Добавлено: 18 августа 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.
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.
𝑋⁢𝑌 model on a self-avoiding walk
Файзуллина К. Н., Буровский Е. А., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2025 Vol. 112 No. 2 Article 024107
Добавлено: 10 августа 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.
  • 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
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору