?
Data-Efficient Unsupervised Recalibration of Calorimeter Sensor Arrays Using Wasserstein Adversarial Learning
Sensors. 2026. Vol. 26. No. 16. Article 5024.
Kupavskii S. A., Malikov R. O., Dyakov S. A. и др., Applied Physics Letters 2026 Vol. 129 Article 161105
Добавлено: 6 ноября 2026 г.
Баева Э. М., Titova N. A., Kirsanova M. A. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 114 No. 19 Article 194513
Добавлено: 6 ноября 2026 г.
Мы разрабатываем теоретико-полевое описание взаимодействия Казимира при конечной температуре между двумя идеально проводящими границами, разделенными промежутком, заполненным двухкомпонентной квантовой больцмановской плазмой, погруженной в однородную диэлектрическую среду. Квантовое движение заряженных частиц представлено в виде мировых линий в мнимом времени, а электромагнитное поле рассматривается в гауссовом приближении. Полученная статистическая сумма содержит отдельные вклады продольных и поперечных откликов, ...
Добавлено: 6 ноября 2026 г.
Ретинский В. И., Функциональный анализ и его приложения 2026 Т. 60 № 4 С. 83–100
Приведено обобщение матричной теоремы о деревьях на случай перечисления пар остовных деревьев. Это обобщение включает в качестве частных случаев и унифицирует сразу несколько известных ранее результатов, в частности классическую теорему Кирхгофа, теорему Масбаума–Вайнтроба о перечислении 3-деревьев, а также аналог матричной теоремы о деревьях для перечисления 4-элементов Кирхгофа. ...
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
Левашев В. А., Математические заметки 2026 Т. 120 № 5 С. 843–846
Пусть 𝐴 – коммутативное ассоциативное кольцо с единицей и 𝐴((𝑡)) = 𝐴[[𝑡]][𝑡−1] – кольцо рядов Лорана над 𝐴. Алгебра 𝐴((𝑡)) имеет естественную топологию, где 𝐴 – подмодули вида 𝑡𝑚𝐴[[𝑡]] образуют базу окрестностей нуля. Пусть также Ω1𝐴((𝑡))/𝐴 – модуль кэлеровых 1-дифференциалов 𝐴((𝑡)) над 𝐴. ...
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
Алексеев О. В., Letters in Mathematical Physics 2026 Vol. 116 No. 5 Article 132
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
Левин А. М., Сахарова Н. Е., / Series arXiv "math". 2024. No. 2412.17795.
Добавлено: 4 ноября 2026 г.
Жужома Е. В., Медведев В. С., Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 732–742
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Жужома Е. В., Zhirov A. Y., Russian Journal of Nonlinear Dynamics 2026 Vol. 22 No. 2 P. 403–414
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Elena R. Loubenets, Sergey Kuznetsov, Quantum Information Processing 2026 Vol. 25 Article 358
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Поддьяков А. Н., Integrative Psychological and Behavioral Science 2026 Vol. 60 No. 4 P. 1–50
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Добавлено: 2 ноября 2026 г.
Obraztsova A. A., Voitovich V. I., Derkach N. N. и др., St. Petersburg Polytechnical University Journal: Physics and Mathematics 2025 Vol. 18 No. 3.2 P. 24–28
Добавлено: 2 ноября 2026 г.
Derkach N. N., I. S. Makhov, S. D. Komarov и др., St. Petersburg Polytechnical University Journal: Physics and Mathematics 2025 Vol. 18 No. 3.2 P. 29–32
Добавлено: 2 ноября 2026 г.
Komarov S. D., Masyutin D. A., Moiseev E. I. и др., Journal of Luminescence 2027 Vol. 301 Article 122266
Добавлено: 2 ноября 2026 г.
Voronova K. D., Лядова Л. Н., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4 P. 153–170
В статье представлен подход к автоматизированному структурированию информации о событиях, извлекаемой из неструктурированных текстовых Интернет-источников, для задач углублённого анализа процессов. Во многих практических случаях сведения о событиях, происходящих в рамках различных процессов, представлены не в виде готовых журналов событий, а распределены по новостным публикациям, отчётам и другим текстовым материалам. Это существенно усложняет применение средств анализа ...
Добавлено: 14 сентября 2026 г.
V. Firsanova, Key Issues of Contemporary Linguistics 2025 No. 1 P. 67–82
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Ильященко К. А., В кн.: Сборник тезисов докладов X юбилейной Всероссийской научной студенческой конференции НИУ ВШЭ - Нижний Новгород.: Н. Новгород: [б.и.], 2026. С. 125–130.
В работе анализируются пространственные различия в спросе на навыки искусственного интеллекта (ИИ) на российском рынке труда в 2021-2025 гг. На основе данных более 700 тысяч вакансий с портала HeadHunter выделены три уровня анализа: регионы, типы городов (миллионники, столицы субъектов, прочие) и внутрирегиональный разрыв «столица-периферия». Построены рейтинги регионов по доле вакансий с ИИтребованиями, оценена динамика для ...
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Капитонов И. А., Москвитин О. А., Современное профессиональное образование 2026 № 5 С. 55–57
В статье рассматривается проблема институциональной неготовности российской системы образования и науки к массовому распространению генеративного искусственного интеллекта. Авторы фиксируют парадоксальную асимметрию: студенты и аспиранты активно применяют ИИ для делегирования текстопроизводства, тогда как научно-педагогические работники в большинстве своём не используют его как исследовательский инструмент. Показано, что в основе этой асимметрии лежит не «злой умысел» участников, а ...
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Glazkova A., Ляшевская О. Н., Morozov D. и др., Journal of Mathematical Sciences 2025 Vol. 546 P. 32–47
Добавлено: 10 марта 2026 г.