Пружинящая поступь: Механика пеноматериалов в элитном беге
![Нейронная сеть, обученная на инвариантах деформации [latex]\bar{I}\_{1},\bar{I}\_{2},J[/latex] или главных растяжениях [latex]\lambda\_{1},\lambda\_{2},\lambda\_{3}[/latex], формирует функцию свободной энергии ψ, состоящую из четырнадцати слагаемых, охватывающих инварианты первого, второго и третьего порядков, а также смешанные и непосредственно зависящие от главных растяжений компоненты, позволяя моделировать поведение ультрамягких эластомерных пен путем селективной активации этих слагаемых в процессе обучения.](https://arxiv.org/html/2602.12694v1/x1.png)
Новое исследование раскрывает секреты упругости сверхлегких пеноматериалов, используемых в современной спортивной обуви для бега.
Наука
Торги в Сети: Новые Границы Эффективности
Исследование предлагает новые алгоритмы для онлайн-торговли, позволяющие максимизировать прибыль в условиях неопределенности и ограниченной обратной связи.
Оптимизация управления: как Bayesian-подход снижает вычислительные затраты
![Предложенная процедура распределения точек сетки итеративно уточняет предсказания среднего значения и оптимума, определяемые выражением [latex] (22) [/latex], с целью выделения наиболее информативной реализации неопределённости, релевантной целям управления замкнутой системой.](https://arxiv.org/html/2602.13009v1/x4.png)
Новый метод, основанный на Bayesian-оптимизации, позволяет эффективно распределять точки сетки при проектировании систем управления, повышая их производительность и снижая требуемые вычислительные ресурсы.
Обучение поисковых систем: новый взгляд на множественные релевантные примеры
Исследование посвящено изучению методов обучения плотных поисковых систем, использующих несколько положительных примеров для повышения точности ранжирования.
Текстовый анализ и финансовые риски: новый взгляд на CoVaR
Исследование показывает, как анализ новостного потока с помощью нейронных сетей Transformer позволяет повысить точность оценки системного риска с использованием метрики CoVaR.