🔢 mathematics

Optimal Multi-bit Generative Watermarking Schemes Under Worst-Case False-Alarm Constraints

تُثبت هذه الورقة أن مخطط العلامات المائية التوليدية متعدد البتات المقترح سابقاً للنماذج اللغوية الكبيرة هو دون المستوى الأمثل في ظل قيود الإنذار الكاذب في الحالة الأسوأ، وتُقدم بنيتين جديدتين للترميز وفك الترميز تحققان الحد الأدنى النظري لاحتمالية الخطأ في الكشف، مما يؤدي إلى توصيف كامل لأداء العلامات المائية الأمثل.

Yu-Shin Huang, Chao Tian, Krishna Narayanan2026-04-13
🔢 mathematics

Cross-Paradigm Models of Restricted Syndrome Decoding with Application to CROSS

تُثبت هذه الورقة أن فك تشفير المتلازمة المقيد، وهو أساس الأمان لمخطط التوقيع CROSS، يمكن اختزاله إلى كل من المسائل القائمة على الأكواد والمسائل القائمة على الشبكات، مما يوسع ناقلات الهجوم المحتملة ويقدم رؤى جديدة حول أمان المخطط.

Étienne Burle, Aleksei Udovenko2026-04-13
⚛️ quantum physics

On Worst-Case Optimal Polynomial Intersection

تُثبت هذه الورقة أنه بالنسبة لحالات التقاطع المتعدد الحدود الأمثل في الحالة الأسوأ فوق الحقول الأولية، توجد حلول متفوقة تقاربيًا على قانون نصف الدائرة الذي حققته خوارزمية التداخل الكمي المفكك، وهي نتيجة تم إثباتها من خلال الاستفادة من الروابط مع القدرة المحلية على تحمل تسرب المعلومات في مخططات مشاركة الأسرار.

Yihang Sun, Mary Wootters2026-04-13
🔢 mathematics

On the Direct Construction of MDS and Near-MDS Matrices

تقدم هذه الورقة طرق بناء مباشرة لكل من مصفوفات "قريبة من الحد الأقصى للتمييز" (Near-MDS) العودية وغير العودية، بالإضافة إلى مصفوفات "الحد الأقصى للتمييز" (MDS) غير العودية ومصفوفات "الحد الأقص️ للتمييز/القريبة من الحد الأقصى للتمييز" (MDS/NMDS) التبادلية المشتقة من مصفوفات "فانديرموند" المعممة، مع إثبات نتائج تأسيسية متعلقة بشفرات "الحد الأقصى للتمييز القريب" (NMDS).

Kishan Chand Gupta, Sumit Kumar Pandey, Susanta Samanta2026-04-10
🔢 mathematics

Quantitative Bounds for Sorting-Based Permutation-Invariant Embeddings

تُطوّر هذه الورقة نظرية التضمينات غير المتغيرة بالتبديل القائمة على الفرز من خلال إرساء حدود محسّنة لبُعد الإسقاط المطلوب لتحقيق التباين، وبناء مصفوفات إسقاط تحقق تشوهاً "بي-ليبشيتز" (bi-Lipschitz) يعتمد تربيعياً على عدد النقاط مع بقائه مستقلاً عن بُعد المدخلات.

Nadav Dym, Matthias Wellershoff, Efstratios Tsoukanis, Daniel Levy, Radu Balan2026-04-10
🔢 mathematics

Channel Coding for Gaussian Channels with Multifaceted Power Constraints

تقدم هذه الورقة نموذجاً عاماً لتقييد القدرة متعدد الأوجه للقنوات الغاوسية يوحد قيود القدرة الحالية ويوفر توصيفاً دقيقاً للحد الأدنى لمتوسط احتمالية الخطأ من خلال تحليل تقاربي منقح، مما يقدم معايير مرجعية دقيقة لمخططات التعديل والتشكيل المتقدمة.

Adeel Mahmood, Aaron B. Wagner2026-04-10
🔢 mathematics

Empirical Coordination over Markov Channel with Independent Source

تضع هذه الورقة حدوداً داخلية وخارجية أحادية الحرف لمجموعة توزيعات المصدر والقناة المشتركة القابلة للتحقيق عبر قنوات ماركوف باستخدام مشفرات سببية صارمة، وذلك من خلال تقديم إطار عمل جديد لـ "النمطية المار كوفية المدفوعة بالمدخلات" يستغل مباشرة بنية ماركوف للقناة، متجاوزاً بذلك حجج ترميز ماركوف الكتلي التقليدية القائمة على الاستقلال.

Mengyuan Zhao, Maël Le Treust, Tobias J. Oechtering2026-04-10
🔢 mathematics

Tunneling-Augmented Simulated Annealing for Short-Block LDPC Code Construction

تقدم هذه الورقة إطار عمل للتبريد المحاكي المعزز بالأنفاق يعمل على تحسين مصفوفات فحص التكافؤ لبناء أكواد LDPC ذات كتل قصيرة، محققاً مكاسب كبيرة في نسبة الإشارة إلى الضجيج (SNR) مقارنة بالأكواد العشوائية وأداءً قريباً من خوارزمية PEG، مع الكشف عن أن التحسينات الهيكلية لا تترجم دائماً بشكل مباشر إلى مكاسب في فك التشفير.

Atharv Kanchi2026-04-10
💬 NLP

Learning is Forgetting: LLM Training As Lossy Compression

تقترح هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة تعمل كحالات من الضغط غير الكامل الذي يقترب من حد "عنق الزجاجة المعلوماتي" أثناء مرحلة ما قبل التدريب، مما يثبت أن مثالية الضغط والمحتوى المعلوماتي للنموذج يمكنهما التنبؤ بأدائه اللاحق عبر مختلف الاختبارات المعيارية.

Henry C. Conklin, Tom Hosking, Tan Yi-Chern, Julian Gold, Jonathan D. Cohen, Thomas L. Griffiths, Max Bartolo, Seraphina (…)2026-04-10
🔢 mathematics

Universal, sample-optimal algorithms for recovery of anisotropic functions from i.i.d. samples

تقدم هذه الورقة خوارزمية عالمية غير تكيفية تعتمد على الاستشعار المضغوط، تحقق معدلات استرداد شبه مثالية للدوال متباينة الخواص عالية الأبعاد من عينات مستقلة ومتماثلة التوزيع، مع إثبات أن هذه النهج غير الخطية ضرورية لتجنب الأداء دون الأمثل المعتمد على الأبعاد للخوارزميات الخطية العالمية.

Ben Adcock (Simon Fraser University, Canada), Avi Gupta (Simon Fraser University, Canada)2026-04-10