Articoli verificati dagli autori

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1014 articoli verificati dagli autori · 791–800 / 1014

⚛️ quantum physics

A Transferable Machine Learning Approach to Predict Optimized Orbitals for Electronic Structure Problems

Questo lavoro introduce un framework di rete neurale grafica trasferibile che prevede direttamente i coefficienti ottimizzati degli orbitali molecolari a partire dalla geometria, consentendo un'accelerazione scalabile e senza riaddestramento dei flussi di lavoro degli eigensolver quantistici variazionali, riducendo significativamente l'overhead di pre-elaborazione classica e migliorando la convergenza per sistemi di idrogeno più grandi.

Lucas van der Horst, Maniraman Periyasamy, Abhishek Y. Dubey, Davide Bincoletto, Jakob S. Kottmann, Daniel D. Scherer2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

🧬 biology

Think-Aloud Reshapes Automated Cognitive Model Discovery Beyond Behavior

Questo articolo dimostra che l'integrazione delle tracce Think-Aloud nella scoperta automatizzata di modelli cognitivi migliora significativamente le prestazioni predittive e spinge le strutture dei modelli identificati verso meccanismi di utilità più integrati, rivelando processi cognitivi che i soli dati comportamentali non possono recuperare.

Hanbo Xie, Akshay K. Jagadish, Lan Pan, Robert C. Wilson2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

⚛️ general relativity

Thermodynamic stability in an Einstein universe

Questo articolo dimostra che in un universo di Einstein, l'accoppiamento conforme ( $\xi=1/6$ ) è il valore unico del parametro che garantisce la stabilità termodinamica per i campi scalari privi di massa a tutte le temperature e raggi, stabilendo inoltre che la presenza di radiazioni elettromagnetiche e di neutrini richiede almeno un campo scalare per mantenere la stabilità.

E. S. Moreira Jr., J. P. A. Paula2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

⚡ electrical engineering

Kinematic Discriminants of Deceleration Behavior Modes in Car-Following: Evidence from NGSIM Trajectory Data

Analizzando oltre un milione di osservazioni di inseguimento veicolare provenienti dal dataset NGSIM, questo studio rivela che l'intensità della decelerazione determina se i conducenti danno priorità al tasso di chiusura dello spazio o all'ingombro visivo per le decisioni di frenata, rendendo di fatto trascurabile la distanza longitudinale tradizionale, sfidando così i modelli convenzionali del comportamento del conducente e offrendo intuizioni cruciali per il controllo dei veicoli autonomi.

Eni Solomon Laughter2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

Jordan-RoPE: Non-Semisimple Relative Positional Encoding via Complex Jordan Blocks

Questo articolo introduce Jordan-RoPE, una codifica posizionale relativa non semisemplice che sfrutta blocchi di Jordan complessi per generare caratteristiche oscillanti-polinomiali per la modellazione di interazioni di fase modulate dalla distanza, dimostrando vantaggi strutturali e guadagni prestazionali specifici rispetto alle baseline RoPE e ALiBi standard in certi contesti.

Yaobo Zhang2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

🔬 materials science

Berry Phase of Bloch States through Modular Symmetries

Questo lavoro deriva un'espressione analitica per la fase di Berry degli stati di Bloch utilizzando orbitali gaussiani infiniti di tipo $s$ per stabilire una corrispondenza tra gli autovalori della fase di Zak e le simmetrie modulari, consentendo così l'identificazione delle proprietà topologiche in materiali cristallini non centrosimmetrici come il gruppo spaziale $F222$ .

Emanuele Maggio2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

On the Architectural Complexity of Neural Networks

Questo articolo introduce un quadro teorico unificato per l'analisi e la costruzione di reti neurali profonde mediante la modellazione esplicita delle operazioni tensoriali, rivelando collegamenti storici tra complessità architetturale e scoperte fondamentali, e identificando e rilasciando un dataset di oltre 3.000 architetture ad alta complessità inesplorate.

Nicholas J. Cooper, François G. Meyer, Michael L. Roberts, Carlos Zapata-Carratalá, Lijun Chen, Danna Gurari2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

📊 statistics

Stable and practical semi-Markov modelling of intermittently-observed data

Questo articolo introduce un quadro di modellazione semi-Markoviano pratico per dati osservati in modo intermittente, approssimando i tempi di permanenza con distribuzioni di tipo fase per consentire un calcolo flessibile della verosimiglianza, e fornisce un nuovo pacchetto R, "msmbayes", per implementare tale approccio mediante stima bayesiana o di massima verosimiglianza.

Christopher Jackson2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

🔭 astrophysics

Non-thermal particle acceleration in multi-species kinetic plasmas: universal power-law distribution functions and temperature inversion in the solar corona

Questo lavoro propone una teoria quasilineare autoconsistente che dimostra come le distribuzioni di potenza non termiche e l'inversione di temperatura della corona solare siano fenomeni interconnessi derivanti dall'accelerazione di particelle guidata elettromagneticamente e dallo schermaggio di Debye, i quali producono naturalmente code ad alta energia universali e riscaldamento guidato dalla filtrazione della velocità in plasmi cinetici multicomponente.

Uddipan Banik, Amitava Bhattacharjee2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

💬 NLP

Fragile Knowledge, Robust Instruction-Following: The Width Pruning Dichotomy in Llama-3.2

Questo articolo rivela che la potatura strutturata della larghezza dei livelli GLU-MLP nei modelli Llama-3.2 crea un compromesso unico in cui la riduzione del rapporto di espansione degrada la conoscenza parametrica e aumenta l'efficienza energetica, ma paradossalmente migliora l'aderenza alle istruzioni e la veridicità preservando al contempo le capacità di ragionamento multi-step.

Pere Martra2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

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