Resultados de búsqueda - distributed evolution ((algorithm OR (algorithmics OR Algorithmsssics)) OR algorithmsssic)

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    A Sparse Gaussian Process Framework for Photometric Redshift Estimation por Almosallam, Ibrahim A., Lindsay, Sam N., Jarvis, Matt J., Roberts, Stephen J.

    Publicado 2015
    Tabla de Contenidos: “… the cosmological model and for studies of galaxy evolution. In this study, a novel sparse regression framework…”
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  4. 164

    Shock waves in Interstellar Cloud-Cloud and Wind-Cloud Collisions por Navarrete, Sebastián, Pinargote, Bryan J., Banda-Barragán, Wladimir E.

    Publicado 2024
    Tabla de Contenidos: “… of the gas. We utilise our own python-based shock-finding algorithm to study the properties and distribution…”
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  5. 165

    Macroscopic Analysis of Vector Approximate Message Passing in a Model Mismatch Setting por Takahashi, Takashi, Kabashima, Yoshiyuki

    Publicado 2020
    Tabla de Contenidos: “…Vector approximate message passing (VAMP) is an efficient approximate inference algorithm used…”
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  6. 166

    Universality and Invariance in Hegselmann-Krause Opinion Dynamics: Proof of Three Conjectures por Molignini, Paolo

    Publicado 2025
    Tabla de Contenidos: “… distribution is always finite, guaranteeing that the algorithm for enumerating them terminates. The second…”
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  7. 167

    The Emergence of Grammar through Reinforcement Learning por Wechsler, Stephen, Shearer, James W., Erk, Katrin

    Publicado 2025
    Tabla de Contenidos: “…The evolution of grammatical systems of syntactic and semantic composition is modeled here with a…”
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  8. 168

    Environmental Effects on Galaxy Evolution por Mu, Ziqi

    Publicado 2025
    Tabla de Contenidos: “… approach does not require strong assumptions about the underlying distributional form and provides a more…”
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  9. 169

    Multi-species Dark Matter with Warmth and Randomness por Amin, Mustafa A., Delos, M. Sten, Yang, Kaixin

    Publicado 2025
    Tabla de Contenidos: “…We present a general analytic framework for the evolution of cosmic structure in multi-species dark…”
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  10. 170
  11. 171

    Measurement of the Depth of Maximum of Air-Shower Profiles with energies between $\mathbf{10^{18.5}}$ and $\mathbf{10^{20}}$ eV using the Surface Detector of the Pierre Auger Obser... por The Pierre Auger Collaboration, Halim, A. Abdul, Abreu, P., Aglietta, M., Allekotte, I., Cheminant, K. Almeida, Almela, A., Aloisio, R., Alvarez-Muñiz, J., Yebra, J. Ammerman, Anastasi, G. A., Anchordoqui, L., Andrada, B., Dourado, L. Andrade, Andringa, S., Apollonio, L., Aramo, C., Ferreira, P. R. Araújo, Arnone, E., Velázquez, J. C. Arteaga, Assis, P., Avila, G., Avocone, E., Bakalova, A., Barbato, F., Mocellin, A. Bartz, Berat, C., Bertaina, M. E., Bhatta, G., Bianciotto, M., Biermann, P. L., Binet, V., Bismark, K., Bister, T., Biteau, J., Blazek, J., Bleve, C., Blümer, J., Boháčová, M., Boncioli, D., Bonifazi, C., Arbeletche, L. Bonneau, Borodai, N., Brack, J., Orchera, P. G. Brichetto, Briechle, F. L., Bueno, A., Buitink, S., Buscemi, M., Büsken, M., Bwembya, A., Caballero-Mora, K. S., Cabana-Freire, S., Caccianiga, L., Campuzano, F., Caruso, R., Castellina, A., Catalani, F., Cataldi, G., Cazon, L., Cerda, M., Čermáková, B., Cermenati, A., Chinellato, J. A., Chudoba, J., Chytka, L., Clay, R. W., Cerutti, A. C. Cobos, Colalillo, R., Coluccia, M. R., Conceição, R., Condorelli, A., Consolati, G., Conte, M., Convenga, F., Santos, D. Correia dos, Costa, P. J., Covault, C. E., Cristinziani, M., Sanchez, C. S. Cruz, Dasso, S., Daumiller, K., Dawson, B. R., de Almeida, R. M., de Errico, B., de Jesús, J., de Jong, S. J., Neto, J. R. T. de Mello, De Mitri, I., de Oliveira, J., Franco, D. de Oliveira, de Palma, F., de Souza, V., De Vito, E., Del Popolo, A., Deligny, O., Denner, N., Deval, L., di Matteo, A., do, J. A., Dobre, M., Dobrigkeit, C., D'Olivo, J. C., Mendes, L. M. Domingues, Dorosti, Q., Anjos, J. C. dos, Anjos, R. C. dos, Ebr, J., Ellwanger, F., Emam, M., Engel, R., Epicoco, I., Erdmann, M., Etchegoyen, A., Evoli, C., Falcke, H., Farrar, G., Fauth, A. C., Fehler, T., Feldbusch, F., Fenu, F., Fernandes, A., Fick, B., Figueira, J. M., Filip, P., Filipčič, A., Fitoussi, T., Flaggs, B., Fodran, T., Fujii, T., Fuster, A., Galea, C., García, B., Gaudu, C., Gherghel-Lascu, A., Ghia, P. L., Giaccari, U., Glombitza, J., Gobbi, F., Gollan, F., Golup, G., Berisso, M. Gómez, Vitale, P. F. Gómez, Gongora, J. P., González, J. M., González, N., Góra, D., Gorgi, A., Gottowik, M., Guarino, F., Guedes, G. P., Guido, E., Gülzow, L., Hahn, S., Hamal, P., Hampel, M. R., Hansen, P., Harari, D., Harvey, V. M., Haungs, A., Hebbeker, T., Hojvat, C., Hörandel, J. R., Horvath, P., Hrabovský, M., Huege, T., Insolia, A., Isar, P. G., Janecek, P., Jilek, V., Johnsen, J. A., Jurysek, J., Kampert, K. -H., Keilhauer, B., Khakurdikar, A., Covilakam, V. V. Kizakke, Klages, H. O., Kleifges, M., Knapp, F., Köhler, J., Krieger, F., Kunka, N., Lago, B. L., Langner, N., de Oliveira, M. A. Leigui, Lema-Capeans, Y., Letessier-Selvon, A., Lhenry-Yvon, I., Lopes, L., Lu, L., Luce, Q., Lundquist, J. P., Payeras, A. Machado, Majercakova, M., Mandat, D., Manning, B. C., Mantsch, P., Mariani, F. M., Mariazzi, A. G., Mariş, I. C., Marsella, G., Martello, D., Martinelli, S., Bravo, O. Martínez, Martins, M. A., Mathes, H. -J., Matthews, J., Matthiae, G., Mayotte, E., Mayotte, S., Mazur, P. O., Medina-Tanco, G., Meinert, J., Melo, D., Menshikov, A., Merx, C., Michal, S., Micheletti, M. I., Miramonti, L., Mollerach, S., Montanet, F., Morejon, L., Mulrey, K., Mussa, R., Namasaka, W. M., Negi, S., Nellen, L., Nguyen, K., Nicora, G., Niechciol, M., Nitz, D., Nosek, D., Novotny, V., Nožka, L., Nucita, A., Núñez, L. A., Oliveira, C., Palatka, M., Pallotta, J., Panja, S., Parente, G., Paulsen, T., Pawlowsky, J., Pech, M., Pękala, J., Pelayo, R., Pelgrims, V., Pereira, L. A. S., Martins, E. E. Pereira, Bertolli, C. Pérez, Perrone, L., Petrera, S., Petrucci, C., Pierog, T., Pimenta, M., Platino, M., Pont, B., Pothast, M., Shahvar, M. Pourmohammad, Privitera, P., Prouza, M., Querchfeld, S., Rautenberg, J., Ravignani, D., Akim, J. V. Reginatto, Reininghaus, M., Reuzki, A., Ridky, J., Riehn, F., Risse, M., Rizi, V., de Carvalho, W. Rodrigues, Rodriguez, E., Rojo, J. Rodriguez, Roncoroni, M. J., Rossoni, S., Roth, M., Roulet, E., Rovero, A. C., Saftoiu, A., Saharan, M., Salamida, F., Salazar, H., Salina, G., Gomez, J. D. Sanabria, Sánchez, F., Santos, E. M., Santos, E., Sarazin, F., Sarmento, R., Sato, R., Savina, P., Schäfer, C. M., Scherini, V., Schieler, H., Schimassek, M., Schimp, M., Schmidt, D., Scholten, O., Schoorlemmer, H., Schovánek, P., Schröder, F. G., Schulte, J., Schulz, T., Sciutto, S. J., Scornavacche, M., Sedoski, A., Segreto, A., Sehgal, S., Shivashankara, S. U., Sigl, G., Simkova, K., Simon, F., Smau, R., Šmída, R., Sommers, P., Squartini, R., Stadelmaier, M., Stanič, S., Stasielak, J., Stassi, P., Strähnz, S., Straub, M., Suomijärvi, T., Supanitsky, A. D., Svozilikova, Z., Szadkowski, Z., Tairli, F., Tapia, A., Taricco, C., Timmermans, C., Tkachenko, O., Tobiska, P., Peixoto, C. J. Todero, Tomé, B., Torrès, Z., Travaini, A., Travnicek, P., Tueros, M., Unger, M., Uzeiroska, R., Vaclavek, L., Vacula, M., Galicia, J. F. Valdés, Valore, L., Varela, E., Vašíčková, V., Vásquez-Ramírez, A., Veberič, D., Quispe, I. D. Vergara, Verzi, V., Vicha, J., Vink, J., Vorobiov, S., Watanabe, C., Watson, A. A., Weindl, A., Wiencke, L., Wilczyński, H., Wittkowski, D., Wundheiler, B., Yue, B., Yushkov, A., Zapparrata, O., Zas, E., Zavrtanik, D., Zavrtanik, M.

    Publicado 2024
    Tabla de Contenidos: “… (1 EeV=$10^{18}$ eV) using the distributions of the depth of shower maximum $X_\mathrm{max…”
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  12. 172

    Inferring Change Points in High-Dimensional Regression via Approximate Message Passing por Arpino, Gabriel, Liu, Xiaoqi, Gontarek, Julia, Venkataramanan, Ramji

    Publicado 2024
    Tabla de Contenidos: “…) algorithm for estimating both the signals and the change point locations, and rigorously characterize its…”
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  13. 173

    Why Flow Matching is Particle Swarm Optimization? por Ouyang, Kaichen

    Publicado 2025
    Tabla de Contenidos: “… with the velocity update rules in PSO; both methods follow the fundamental framework of progressive evolution from…”
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  14. 174

    Wasserstein Evolution : Evolutionary Optimization as Phase Transition por Ouyang, Kaichen, Yu, Mingyang, Ke, Zong, Lian, Junbo Jacob, Fu, Shengwei, Hao, Xiaoyang, Yu, Shengju, Hu, Dayu

    Publicado 2025
    Tabla de Contenidos: “…Evolutionary algorithms (EAs) serve as powerful black-box optimizers inspired by biological…”
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  15. 175
  16. 176

    Constructing a Galaxy Cluster Catalog in IllustrisTNG-300 using the Mulguisin Algorithm por Shin, Lael, Sohn, Jubee, Ju, Young, Park, Inkyu, Sabiu, Cristiano G.

    Publicado 2024
    Tabla de Contenidos: “… the Mulguisin (MGS) algorithm to identify galaxy overdensities. Our cluster identification differs from…”
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  17. 177

    FedSem: A Resource Allocation Scheme for Federated Learning Assisted Semantic Communication por Zhou, Xinyu, Li, Yang, Zhao, Jun

    Publicado 2025
    Tabla de Contenidos: “…Semantic communication (SemCom), regarded as the evolution of the traditional Shannon…”
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  18. 178

    XDiag: Exact Diagonalization for Quantum Many-Body Systems por Wietek, Alexander, Staszewski, Luke, Ulaga, Martin, Ebert, Paul L., Karlsson, Hannes, Sarkar, Siddhartha, Shackleton, Leyna, Sinha, Aritra, Soares, Rafael D.

    Publicado 2025
    Tabla de Contenidos: “… software package designed to combine advanced and efficient algorithms for ED with and without symmetry…”
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  19. 179

    Learning to Evolve for Optimization via Stability-Inducing Neural Unrolling por Gao, Jiaxin, Liu, Yaohua, Cheng, Ran, Tan, Kay Chen

    Publicado 2025
    Tabla de Contenidos: “…Evolutionary algorithms serve as a powerful paradigm for tackling optimization challenges, yet…”
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  20. 180

    Fast pre-merger detection of massive black-hole binaries in LISA based on time-frequency excess power por Nobili, Francesco, Bellotti, Malvina, Buscicchio, Riccardo, Dotti, Massimo, Lupi, Alessandro

    Publicado 2026
    Tabla de Contenidos: “… by the quadrupole frequency evolution, we define a signal significance relative to a fitted background distribution…”
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