Notice bibliographique
Résumé
The release of QuTiP 4.3.1 Improvements MAJOR FEATURE: Added the Permutational Invariant Quantum Solver (PIQS) module (by Nathan Shammah and Shahnawaz Ahmed) which allows the simluation of large TLSs ensembles including collective and local Lindblad dissipation. Applications range from superradiance to spin squeezing. MAJOR FEATURE: Added a photon scattering module (by Ben Bartlett) which can be used to study scattering in arbitrary driven systems coupled to some configuration of output waveguides. Cubic_Spline functions as time-dependent arguments for the collapse operators in mesolve are now allowed. Added a faster version of bloch_redfield_tensor, using components from the time-dependent version. About 3x+ faster for secular tensors, and 10x+ faster for non-secular tensors. Computing Q.overlap() [inner product] is now ~30x faster. Added projector method to Qobj class. Added fast projector method, Q.proj(). Computing matrix elements, Q.matrix_element is now ~10x faster. Computing expectation values for ket vectors using expect is now ~10x faster. Q.tr() is now faster for small Hilbert space dimensions. Unitary operator evolution added to sesolve Use OPENMP for tidyup if installed. Bug Fixes Fixed bug that stopped simdiag working for python 3. Fixed semidefinite cvxpy Variable and Parameter. Fixed iterative lu solve atol keyword issue. Fixed unitary op evolution rhs matrix in ssesolve. Fixed interpolating function to return zero outside range. Fixed dnorm complex casting bug. Fixed control.io path checking issue. Fixed ENR fock dimension. Fixed hard coded options in propagator 'batch' mode Fixed bug in trace-norm for non-Hermitian operators. Fixed bug related to args not being passed to coherence_function_g2 Fixed MKL error checking dict key error
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,380 | 0,282 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».