Научный архив

We’re excited to present the pre final , revised version of our paper on the discrete‑quantum graph theory of spacetime. Initial emulations and numerical checks (see our GitHub repository) qualitatively validate the model, but true confirmation requires experiments on real quantum hardware—experiments that can already be performed using the protocol detailed in the article.
In earlier drafts, we did not derive the Hamiltonian explicitly, limiting predictions to inaccessible regimes. Here, the Hamiltonian serves as a bridge to established physics and will be reworked once positive experimental results arrive. We show that today’s quantum processors can unambiguously reveal noise signatures, and in Appendix C we derive the discrete quantum‑graph equation. Appendix D then demonstrates how this model reproduces Newton’s law, Maxwell’s equations, and Einstein’s field equations. Our numerical‑checks repository confirms that RG flow exponents, Regge action scaling, and discrete U(1) curvature precisely match analytic predictions. If experiments validate these results, it will strongly support a fundamentally discrete spacetime and challenge the continuum foundations of general relativity.
Next steps are clear: we now await data testing our predictions for Tc, γ-dim_s, scaling laws, and ΛUB signatures. We’ve also added Appendix E, which outlines an experimental protocol for topology‑driven microwave anomalies (Δtan⁡δ>10^−4) in quantum paraelectrics at sub‑mK temperatures, testable on existing cryogenic microwave platforms.
P.S.:
I am constantly adding new mathematical calculations to prove the theory whenever I have free time. If you have any ideas, please email me.

В 2016 году я думал на тему защиты докторской по математике на основе материалов кандидатской плюс дополнительные материалы, которые я наработал, занимаясь этим в виде хобби, а не в качестве научного сотрудника. Докторская не получилась из-за неучастия в каком-либо научном коллективе, но получилась хорошая и теперь даже популярная книга «Численные методы решения жестких и нежестких краевых задач».

В условиях стремительного роста потребностей в производительности и энергоэффективности высокопроизводительных вычислений (HPC) и систем искусственного интеллекта (ИИ) традиционные электрические интерконнекты сталкиваются с физическими ограничениями. Оптические межсоединения, особенно на основе микро-светодиодов (microLED), становятся ключевым решением для преодоления этих барьеров. В докладе анализируются современные тенденции и перспективы использования фотоники в HPC, включая решения компаний NVIDIA, AMD, Google, Huawei, MediaTek и Cerebras, а также революционную технологию LightBundle от Avicena. Рассмотрены ключевые преимущества оптических интерконнектов: снижение энергопотребления до <1 пДж/бит, увеличение пропускной способности (>1 Тбит/с на мм²) и расширение дальности связи до 30 метров (и более). Показано, что переход к оптическим межсоединениям обеспечивает до 2,7× улучшение производительности на ватт, снижает задержки и открывает возможности для дезагрегации памяти HBM и экологически устойчивых ЦОД. Выводы подчеркивают стратегическое значение фотоники для уже существующих и будущих поколений систем для AI и высокопроизводительных вычислений, где такие технологии, как LightBundle от Avicena могут кардинально изменить архитектуру систем, обеспечивая баланс между пропускной способностью, дальностью и энергоэффективностью.