🔬 physics

Real-time single-shot qubit-state discrimination on FPGA with a parameter-efficient Trace–IQ fusion network

本論文は、従来の整合フィルタやより大規模なニューラルネットワークと比較して、低ビット量子化およびハードウェア合成の制約に対する堅牢性を維持しつつ、優れたリアルタイム単発量子状態識別フィデリティ(0.9962)を達成する、FPGA上に展開されたパラメータ効率の高いTrace–IQ Fusion Network(TIF-Net)を導入するものである。

Abdalkarim Awad2026-08-19
🔬 physics

Time-Resolved Atomic Mechanisms of Nickel Oxide Transformations

本研究は、電子と原子の相互作用と画像キャプチャを同期させることで、酸化ニッケルの生成および還元における原子レベルのメカニズムを明らかにし、金属・酸化物変換を支配する決定的な核サイズ、活性成長部位、および格子方位差の閾値を特定する、時間分解イメージングプラットフォームを導入するものである。

Andrei Khlobystov, Emerson Kohlrausch, Christopher Leist, Gazi Aliev, Zhiqing Ge, Fanyi Zhao, Kecheng Cao, Wolfgang Thei (…)2026-08-19
🔬 physics

Nonlocality-induced critical-length hierarchy from non-Hermitian competition

本論文は、非エルミート結合鎖に長距離ホッピングを導入することで、非解析的なバンド端分散やパリティ混合ハイブリダイゼーションといった非局所的なメカニズムを活用し、従来の対数的な臨界長階層を、多様な代数的およびスケール共変なスケーリング則へと根本的に再編することを実証するものである。

Mengjie Yang, Alexander Poddubny, Ching Hua Lee2026-08-19
🔬 physics

Spectral Stability of Self-Similar Blow-Up Profiles in One-Dimensional Fluid Models: Operator Realizations and Numerical Instability Counts

本論文は、閉演算子の実現を厳密に定義し、その構造に関する3つの条件付き定理を証明し、CCFモデルおよびDe Gregorioモデルに対する認証された数値的証拠を提供するとともに、不安定性数の特定の実現の選択への決定的な依存性を強調することによって、一次元流体モデルにおける自己相似的ブローアップ・プロファイルのスペクトル安定性および数値的不安定性数を調査するものである。

Ikenna Uwanuakwa2026-08-19
🔬 physics

Finite-Speed Thermal Relaxation in Strain-Gradient Thermoelastic Rods: Spectral Computation of Dispersion, Wavefronts, and Thermomechanical Coupling

本論文は、カッタネオ型の熱緩和を伴う一次元歪み勾配熱弾性ロッドに対する再現可能なスペクトル計算手法を提示し、内部長さスケールがいかに短波長分散を誘起するか、また熱緩和時間が温度ピークをいかに減衰させるかを示し、一般化熱弾性学のための高精度なベンチマークを提供するものである。

Connor Noble2026-08-19
🔬 physics

Theoretical upper bounds on gold production by mercury nuclear transmutation in a compact confinement apparatus

本論文は、小型装置による水銀の金への変換において、理論上の材料上限は700kg近くに達するものの、24時間の電力予算および高速中性子源の欠如によって課される実用的な制約が、現実的な収量を約2グラム以下に制限しており、未証明のメトリック強化因子なしにはキログラム規模の生産は不可能であることを立証している。

Hasan Börekci2026-08-19
🔬 physics

Thermodynamic cost of inference and learning in physical neural networks

本論文は、物理的ニューラルネットワークにおける準静的な推論には熱力学的コストが発生しない一方で、パラメータの学習には不可避なエネルギー消費が伴うことを示しており、ニューラル計算の根本的な熱力学的代価は、算術処理ではなくメモリ蓄積によって決定されることを立証している。

Alexei Tkachenko2026-08-18