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用beta产品内核对有限域进行优化
使用高斯工艺（GP）和Matérn和径向基函数（RBF）协方差函数的贝叶斯优化通常用于优化黑盒功能。Matérn和RBF内核没有对函数域的任何假设，这可能会限制其在有限域中的适用性。为了解决限制问题，我们引入了一个非平稳β单元Hyper-Cube（BUC）内核，该内核是由Beta分布密度函数的产物诱导的，并允许在有界域上建模功能。为了提供理论见解，我们在使用BUC内核的GP上限置信度（GP-UCB）算法时提供了信息增益和累积后悔界限的分析。我们的实验表明，在不同问题中，BUC内核始终优于众所周知的Matérn和RBF内核，包括合成功能优化以及视觉和语言模型的压缩。
![arxiv：2404.11115v1 [cond-mat.supr-con] 2024年4月17日](/simg/d\dfdae2b346d5b0896c4cd5850f229538ef3494ec.webp)
arxiv：2404.11115v1 [cond-mat.supr-con] 2024年4月17日
通过测量原始和掺杂的CSV 3 SB 5单晶的磁化，我们已经对较低的临界场，临界电流密度和该kagome系统的平衡磁化进行了系统研究。已经在两个典型样本中研究了较低的临界场，并且可以通过使用两个S -Wave超导间隙的模型来对其进行较低的临界域临界场，从而得出2ΔS1 /K 1 /K b b t c = 7的较大间隙。9（±1。8）。这表明基于V的超导体的强耦合功能。测得的磁化磁滞回路使我们能够计算临界电流密度，该密度显示出非常弱的散装涡流固定。在这两种样品中测得的磁化磁滞回路可以通过最近提出的广义现象学模型来很好地描述，这导致确定这些超导体的许多基本参数。我们的系统结果和详细的分析得出结论，基于V的Kagome系统具有强耦合超导性，相对较大的Ginzburg-Landau参数和弱涡流耦合的特征。
加速科学模拟和设计Kamyar Azizzadenesheli 1，Nikola Kovachki 1，Zongyi li 2，Miguel Liu-Schiaffini
科学发现和工程设计目前受到物理实验的时间和成本的限制，主要是通过需要深入域专业知识的反复试验和直觉选择。数值模拟是物理实验的替代方法，但由于现有数值方法的计算要求，通常对于复杂的现实世界域而言是不可行的。人工智能（AI）通过开发快速数据驱动的替代模型来提出潜在的范式转移。尤其是一个称为神经操作员的AI框架提出了一个原则上的框架，用于在连续域上定义的功能之间学习映射，例如时空过程和部分微分方程（PDE）。他们可以在训练期间看不见的新位置推断和预测解决方案，即执行零拍的超分辨率。神经操作员可以在许多应用中增强甚至替换现有的模拟器，例如计算流体动力学，天气预报和材料模型，而速度更快4-5个数量级。此外，可以将神经操作员与物理和其他领域的约束集成在一起，以获得更高的重点，以获得高保真的解决方案和良好的概括。由于神经操作员是可区分的，因此他们可以直接优化用于反设计和其他反问题的参数。我们认为，神经操作员提出了一种变革性的模拟和设计方法，从而可以快速的研发。