?
Understanding population annealing Monte Carlo simulations
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 14 июня 2026 г.
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.
Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 11 июня 2026 г.
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Спонтанное образование скин-слоя в воде с деформацией ОН-полосы КР вкладом компоненты льда 3200 см-1
Першин С. М., Степанов Е. В., Артемова Д. Г. и др., Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики 2026 Т. 123 № 6 С. 383–390
Открыто спонтанное образование в течение 4 ч скин-слоя дистиллированной воды толщиной до 3 мм при комнатной температуре с новыми свойствами. Обнаружены деформация ОН-полосы комбинационного рассеяния вкладом компоненты льда ( 3200 см-1), снижение коэффициента упругого рассеяния и его флуктуаций, а также увеличение на 20 капиллярах. Восстановление слоя после обогащения воздухом в результате перемешивания указывает на стабильность ...
Добавлено: 8 июня 2026 г.
N.S. Artekha, D.R. Shklyar, Physics of Plasmas 2026 Vol. 33 No. 6 Article 062105
Добавлено: 6 июня 2026 г.
Zirnik G., Остовари М. А., Zhukov S. и др., Journal of Materials Science: Materials in Electronics 2026 Vol. 37 Article 738
Добавлено: 6 июня 2026 г.
Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Nonlinear Dynamics 2026 Vol. 114 Article 784
Добавлено: 5 июня 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
A. A. Ponomarev, N. L. Aleksandrov, Plasma Physics Reports 2026 Vol. 52 No. 3 P. 367–378
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Благовещенская Е. А., Гарбарук В. В., Кузнецова И. В. и др., , in: IEEE International Conference on Electrical Engineering and Photonics (EExPolytech).: St. Petersburg: IEEE, 2021. P. 128–131.
Добавлено: 13 января 2026 г.
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Добавлено: 21 ноября 2025 г.
Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.
Добавлено: 9 ноября 2025 г.
Цветкова О. А., Ouarda T., Journal of Renewable and Sustainable Energy 2019 Vol. 11 No. 5 P. 053303–053303
В данной работе рассматриваются вопросы математического моделирования и оценки ветровых ресурсов (ОВР). Анализ чувствительности (АЧ) связывает части дисперсии выходных данных с дисперсией каждой входной переменной. Глобальный ОВ (ГОВ) исследует входные данные в глобальном масштабе. В ОВР доминирует метод ОВ по одному разу, в то время как ГОВ часто игнорируется. По сравнению с традиционными методами, ГОВ ...
Добавлено: 15 сентября 2025 г.
Александров Н. Л., Пономарев А. А., Plasma Physics Reports 2024 Vol. 50 No. 12 P. 1577–1584
Добавлено: 25 марта 2025 г.