🔢 mathematics

Sub-Gaussian Concentration and Entropic Normality of the Maximum Likelihood Estimator

تعزز هذه الورقة البحثية التوزيع الطبيعي التقاربي الكلاسيكي لمقدر الإمكان الأعظم من خلال إثبات حدود ذيل "ساب-غاوسي" (sub-Gaussian)، وتقارب العزوم، والطبيعية الإنتروبية (التقارب في الإنتروبيا النسبية) في ظل شروط انتظام إضافية على دالة الدرجة ومعلومات فيشر.

Leighton P. Barnes, Alex Dytso2026-05-11
🔬 condensed matter

Physics-Inspired Probabilistic Computing for Extremely Large-Scale MIMO Detection in Future 6G Wireless Systems

تقترح هذه الورقة إطار عمل حوسبة احتمالية مستوحى من الفيزياء باستخدام آلات "إيسينج" لتحقيق كشف أمثل أو قريب من الأمثل لأنظمة MIMO واسعة النطاق للغاية في شبكات الجيل السادس، مما يظهر أداءً فائقًا وقابلية للتوسع مقارنة بالطرق التقليدية لكل من تعديلات QAM الثنائية وعالية الرتبة.

Andrea Grimaldi, Christian Duffee, Eleonora Raimondo, Edoardo Piccolo, Deborah Volpe, Filip B. Maciejewski, Mario Carpen (…)2026-05-11
🔢 mathematics

Semantic Smoothing for Language Models via Distribution Estimation and Embeddings

تقترح هذه الورقة "التنعيم الدلالي"، وهي طريقة تستفيد من تقارب تضمينات السياق لمشاركة الملاحظات الإحصائية عبر السياقات المتشابهة دلالياً، مما يؤدي إلى تحسين تقدير التوزيع وتقليل الحيرة الاختبارية في النماذج اللغوية.

Haricharan Balasundaram, Swathi Shree Narashiman, Pranay Mathur, Andrew Thangaraj2026-05-11
⚛️ quantum physics

Covert Signaling for Communication and Sensing over the Bosonic Channels

تتقصى هذه الورقة البحثية الإشارات المتفرقة عبر القنوات البوزونية ذات الضجيج الحراري الفاقدة، كاشفةً أن مزيجاً من حالات الفراغ وحالات الفوتون الواحد يقلل من إمكانية الكشف في أنظمة السطوع المنخفض، مع تحديد المقايضات بين التخفي وأداء المهام.

Tianrui Tan, Evan J. D. Anderson, Michael S. Bullock, Boulat A. Bash2026-05-11
🔢 mathematics

Synthetic Counterfactual Labels for Efficient Conformal Counterfactual Inference

تقدم هذه المساهمة إطار عمل SP-CCI، وهو إطار عمل مبتكر يستفيد من الملصقات المضادة للواقع الاصطناعية التي يتم إنشاؤها بواسطة نماذج مدربة مسبقاً ويتم تصحيحها عبر تقليل الانحياز القائم على الاستدلال لإنتاج فترات تنبؤية أضيق ولكنها صالحة إحصائياً للنتائج المضادة للواقع الفردية مقارنة بالطرق المطابقة الحالية.

Amirmohammad Farzaneh, Matteo Zecchin, Osvaldo Simeone2026-05-08
📊 statistics

On the optimization dynamics of RLVR: Gradient gap and step size thresholds

تؤسس هذه الورقة أساساً نظرياً للتعلم التعزيزي بالمكافآت القابلة للتحقق (RLVR) من خلال تقديم مفهوم "فجوة التدرج" لتفسير ديناميكيات التقارب، واستخلاص عتبة حرجة لحجم الخطوة تحدد ما إذا كان التعلم سينجح أم سينهار، مما يوفر تفسيراً مبدئياً للوسائل التجريبية العملية مثل تطبيع الطول وركود معدلات النجاح.

Joe Suk, Yaqi Duan2026-05-08
🤖 machine learning

A PAC-Bayesian Analysis of Channel-Induced Degradation in Edge Inference

تؤسس هذه المساهمة إطاراً نظرياً قائماً على نظرية "باك-بيزيان" (PAC-Bayesian) للحد من تدهور الأداء وتقليله في عمليات الاستدلال عند حافة الشبكة والناتج عن التحققات غير المعروفة للقنوات اللاسلكية، وذلك عبر تقديم نموذج شبكة عصبية محسّن وخوارزمية تدريب مدركة للقناة تعمل على تحسين المتانة في ظل ظروف القنوات المتغيرة.

Yangshuo He, Guanding Yu, Jingge Zhu2026-05-08
🔢 mathematics

Relativistic Hamiltonian as an emergent structure from information geometry

تُثبت هذه الورقة أن علاقة الطاقة والزخم النسبوية تبرز كبنية فعالة متوسطة للمجموعة من هاملتوني ضربي تحت استدلال الحد الأقصى للإنتروبيا، حيث تؤدي القيود ثابتة المقياس المستمدة من هندسة فيشر-راو طبيعيًا إلى علاقة التشتت النسبوية دون فرض تناظر لورنتز مسبقًا.

Sikarin Yoo-Kong2026-05-08