Résultats de la recherche - distributed evolution (algorithm OR (algorithmics OR algorithmics))

Quantum Markov Chain Monte Carlo for Cosmological Functions par Sarracino, Giuseppe, Cardone, Vincenzo Fabrizio, Scaramella, Roberto, Riccio, Giuseppe, Bulgarelli, Andrea, Burigana, Carlo, Cappelli, Luca, Cavuoti, Stefano, Farsian, Farida, Graziotti, Irene, Meneghetti, Massimo, Murante, Giuseppe, Parmiggiani, Nicolò, Rizzo, Alessandro, Schillirò, Francesco, Testa, Vincenzo, Trombetti, Tiziana

Table des matières: “… with an application to cosmological functions, to derive posterior distributions from cosmological probes…”
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A Conditional Abundance Matching Method of Extending Simulated Halo Merger Trees to Resolve Low-Mass Progenitors and Sub-halos par Chen, Yangyao, Mo, H. J., Li, Cheng, Wang, Kai, Wang, Huiyuan, Yang, Xiaohu

Table des matières: “…We present an algorithm to extend subhalo merger trees in a low-resolution dark-matter-only…”
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Leveraging Analog Quantum Computing with Neutral Atoms for Solvent Configuration Prediction in Drug Discovery par D'Arcangelo, Mauro, Loco, Daniele, team, Fresnel, Gouraud, Nicolaï, Angebault, Stanislas, Sueiro, Jules, Monmarché, Pierre, Forêt, Jérôme, Henry, Louis-Paul, Henriet, Loïc, Piquemal, Jean-Philip

Table des matières: “…We introduce quantum algorithms able to sample equilibrium water solvent molecules configurations…”
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Fast simulations of X-ray absorption spectroscopy for battery materials on a quantum computer par Fomichev, Stepan, Casares, Pablo A. M., Soni, Jay, Azad, Utkarsh, Kunitsa, Alexander, Voigt, Arne-Christian, Mueller, Jonathan E., Arrazola, Juan Miguel

Table des matières: “… evolution error bound. The third is the choice of an optimized distribution of samples that takes advantage…”
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Using Linearized Optimal Transport to Predict the Evolution of Stochastic Particle Systems par Karris, Nicholas, Nikitopoulos, Evangelos A., Kevrekidis, Ioannis G., Lee, Seungjoon, Cloninger, Alexander

Table des matières: “…We develop an Euler-type method to predict the evolution of a time-dependent probability measure…”
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Multivariate Probabilistic CRPS Learning with an Application to Day-Ahead Electricity Prices par Berrisch, Jonathan, Ziel, Florian

Table des matières: “… matrices and penalized smoothing. The new online learning algorithm generalizes the standard CRPS learning…”
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Classical Machine Learning: Seventy Years of Algorithmic Learning Evolution par Ezugwu, Absalom E., Ho, Yuh-Shan, Egwuche, Ojonukpe S., Ekundayo, Olufisayo S., Van Der Merwe, Annette, Saha, Apu K., Pal, Jayanta

Table des matières: “…. This study provides a comprehensive overview of the evolution of traditional learning algorithms…”
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Pinching Antenna-Aided Wireless Powered Communication Networks par Li, Yixuan, Xu, Hongbo, Zeng, Ming, Liu, Yuanwei

Table des matières: “…-complexity stochastic parameter differential evolution (SPDE) algorithm. Numerical results validate…”
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Improved Bounds for Context-Dependent Evolutionary Models Using Sequential Monte Carlo par Mathews, Joseph, Schmidler, Scott C.

Table des matières: “… for a Markov chain Monte Carlo algorithm that samples the conditional distribution over latent sample…”
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Discovering Temporally-Aware Reinforcement Learning Algorithms par Jackson, Matthew Thomas, Lu, Chris, Kirsch, Louis, Lange, Robert Tjarko, Whiteson, Shimon, Foerster, Jakob Nicolaus

Table des matières: “… learning algorithms parameterized by surrogate objective functions. To improve upon manually designed…”
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A convex approach for Markov chain estimation from aggregate data via inverse optimal transport par Mascherpa, Michele, Ringh, Axel, Taghvaei, Amirhossein, Karlsson, Johan

Table des matières: “…We address the problem of identifying the dynamical law governing the evolution of a population…”
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Simulating Evolvability as a Learning Algorithm: Empirical Investigations on Distribution Sensitivity, Robustness, and Constraint Tradeoffs par Fidalgo, Nicholas, Ye, Puyuan

Table des matières: “…The theory of evolvability, introduced by Valiant (2009), formalizes evolution as a constrained…”
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Bypassing the Noisy Parity Barrier: Learning Higher-Order Markov Random Fields from Dynamics par Gaitonde, Jason, Moitra, Ankur, Mossel, Elchanan

Table des matières: “… distribution is intractable unless $\mathsf{NP}=\mathsf{RP}$, and moreover, any algorithm to learn from i.i.d…”
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Restarting the Numerical Flow Iteration through low rank tensor approximations par Wilhelm, Rostislav-Paul, Kormann, Katharina

Table des matières: “… for the Vlasov--Poisson system. It stores the temporal evolution of the electric field and reconstructs…”
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Evolvable Conditional Diffusion par Wei, Zhao, Ooi, Chin Chun, Gupta, Abhishek, Wong, Jian Cheng, Chiu, Pao-Hsiung, Toh, Sheares Xue Wen, Ong, Yew-Soon

Table des matières: “… function through updates to the descriptive statistic for the denoising distribution, and derive…”
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Measuring Epistemic Unfairness for Algorithmic Decision-Making par Quaresmini, Camilla, Piccinin, Lisa, Breschi, Valentina

Table des matières: “… in algorithmic environments. First, we introduce a deficit-based template that models epistemic injustices…”
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Determining probability density functions with adiabatic quantum computing par Robbiati, Matteo, Cruz-Martinez, Juan M., Carrazza, Stefano

Table des matières: “… to each other. In this work, we present a method for fitting one-dimensional probability distributions…”
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Optimal Quantum Likelihood Estimation par Levi, Alon, Ossi, Ziv, Cohen, Eliahu, Te'eni, Amit

Table des matières: “…A hybrid quantum-classical algorithm is a computational scheme in which quantum circuits are used…”
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A Brief Survey of Formal Models of Concurrency par Averill, Charles

Table des matières: “… algorithms, a cornerstone of networking, is a longstanding area of research in which models and frameworks…”
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Distributed Architecture Reconstruction of Polyglot and Multi-Repository Microservice Projects par Manglaras, Oscar, Farkas, Alex, Woolford, Thomas, Treude, Christoph, Wagner, Markus

Table des matières: “… to maintain due to the rapid, independent evolution of services. While static architecture reconstruction…”
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