💻 computer science

Local Information Operators for Spatial Identifiability in Distributed-Parameter Inverse Problems in Computational Mechanics

تقدم هذه الورقة إطار عمل "المؤثر المعلوماتي المحلي" لتحليل قابلية التحديد المكاني في المسائل العكسية ذات المعلمات الموزعة، وذلك من خلال توصيف القدرة على التمييز بين اضطرابات المجال عبر الحساسية الخطية، والانحناء المرجح بالضجيج، والتحليل الطيفي لأنماط الملاحظة.

Tammam Bakeer2026-05-28
🔬 physics

History-aware adaptive reduced-order models via incremental singular value decomposition

تقترح هذه الورقة إطار عمل لنمذجة منخفضة الرتبة تكيفية ومدركة للتاريخ باستخدام تحليل القيم المفردة المتزايد (iSVD)، والذي يعمل على تحديث دالات الأساس ديناميكيًا عبر تصحيحات كاملة الرتبة عرضية، مما يظهر دقة تنبؤية وكفاءة حوسبية فائقتين مقارنة بالطرق الحالية للمسائل غير الخطية المعقدة مثل معادلة بيرجرز، وأنبوب صدمة سود، ومحركات الاحتراق الانفجاري الدوار.

Amirpasha Hedayat, Ali Mohaghegh, Laura Balzano, Cheng Huang, Karthik Duraisamy2026-05-28✓ Author reviewed
💻 computer science

Cohesive phase-field fracture with an explicit strength surface: an eigenstrain-based return-mapping formulation

تقدم هذه الورقة صياغة للعودة إلى الخريطة (return-mapping) قائمة على الانفعال الذاتي (eigenstrain) لكسر الحقل الطوري المتماسك، والتي تعامل الانفعالات الذاتية للكسر كمتغيرات تكوينية محلية، مما يتيح دمج أسطح القوة الصريحة وإجراءات العناصر المحدودة القياسية دون درجات حرية عالمية إضافية مع ضمان نتائج مستقلة عن الشبكة وتقارب قوي.

Tim Hageman2026-05-27
🔬 materials science

AutoDFT: A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Autonomous DFT Calculations

تُعد AutoDFT إطار عمل متعدد الوكلاء ذو حلقة مغلقة يدمج استدلال النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) طوال دورة حياة نظرية الكثافة الوظيفية (DFT) بأكملها لأتمتة التخطيط، وتوليد المعلمات، واستعادة الأخطاء، محققاً معدلات نجاح عالية في اختبارات قياسية متنوعة، مما يمكّن غير المتخصصين من الحصول على تنبؤات موثوقة للمواد القائمة على المبادئ الأولية.

Penghui Yang, Zhonghan Zhang, Yue Li, Xinrun Wag, Yanchen Deng, Yuhao Lu, Bijun Tang, Zheng Liu, Bo An2026-05-27
💻 computer science

Advances in polyconvex anisotropic hyperelasticity

تتناول هذه الورقة التحديات غير المحلولة في المرونة الفائقة متباينة الخواص متعددة التقعر من خلال اقتراح نموذج بنيوي جديد متعدد التقعر يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية المتقاربة (PANN) بناءً على الثوابت ثلاثية الميل وتماثل المجموعة، واستنباط أسس سلامة ووظيفية جديدة لمجموعات التماثل للموترات الهيكلية من الرتب العليا، ومقارنة هذه النماذج ببيانات التجانس عالية اللاخطية.

Dominik K. Klein, Karl A. Kalina, Rogelio Ortigosa, Jesús Martínez-Frutos, Markus Kästner, Oliver Weeger2026-05-27
📊 statistics

Flux-Preserving Adaptive Finite State Projection for Multiscale Stochastic Reaction Networks

تقترح هذه الورقة طريقة إسقاط الحالة المحدودة التكيفية الحافظة للتدفق، والتي تستخدم تدفق الاحتمال لتوجيه تقليم فضاء الحالة واختيار الخطوة الزمنية، مما يعالج بفعالية التحديات الحسابية لشبكات التفاعلات العشوائية متعددة المقاييس من خلال الحفاظ على الدقة في الأنظمة المتصلبة والمتذبذبة وأنظمة عنق الزجاجة مع تقليل فضاء الحالة المطلوب بشكل كبير.

Aditya Dendukuri, Shivkumar Chandrasekaran, Linda Petzold2026-05-26
🤖 AI

Noise-Robust Financial Numerical Entity Attribute Tagging

تقدم الورقة البحثية NORA، وهو إطار عمل قوي تجاه الضجيج لتوسيم الكيانات الرقمية المالية (FNE)، والذي يستخدم وزناً للمثيلات مدركاً للمهمة وطريقة تقييم مبتكرة للتعامل بفعالية مع تسميات XBRL المشوبة بالضجيج مع التنبؤ المشترك بسمات غنية مثل أسماء المفاهيم، وأوقات التقارير، والمقاييس، والإشارات المحاسبية على معيار مرجعي ضخم تم إنشاؤه حديثاً.

Hsin-Min Lu, Chen-Yang Lai, Yi-Jhen Li, Ju-Chun Yen2026-05-26
🤖 AI

Representation Without Control: Testing the Realization Effect in Language Models

تُظهر هذه الورقة أنه في حين تُبدي النماذج اللغوية الكبيرة تحولات سلوكية حساسة للمطالبات وتمتلك تمثيلات داخلية قابلة للفك الخطي لـ "أثر التحقق"، فإن العجز عن توجيه هذه التمثيلات سببيًا لتغيير قرارات اتخاذ المخاطر يكشف أن القراءات الكامنة لا تشير بالضرورة إلى الاعتماد الحقيقي على تلك التمثيلات في عملية اتخاذ القرار اللاحقة.

Ciarán Walsh, Emilio Barkett2026-05-26
💻 computer science

AeroTSBoost: Temporal-Statistical Boosting for Real-World UAV Telemetry Anomaly Mining

تقدم الورقة البحثية AeroTSBoost، وهو إطار عمل تعزيز زمني-إحصائي يحول سجلات القياس عن بُعد متعددة المتغيرات للطائرات بدون طيار إلى واصفات حتمية للكشف بفعالية عن الشذوذ النادر، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته عبر مجموعات بيانات وبروتوكولات تقييم متعددة مقارنة بالنماذج المرجعية الكلاسيكية والتعلم العميق المتنوعة.

Junhao Wei, Haochen Li, Yanxiao Li, Yifu Zhao, Dexing Yao, Baili Lu, Xudong Ye, Sio-Kei Im, Yapeng Wang, Xu Yang2026-05-26