🔢 mathematics

The star discrepancy of a union of randomly digitally shifted Korobov polynomial lattice point sets depends polynomially on the dimension

تُثبت هذه الورقة أن اتحاد مجموعات نقاط شبكة "كوروبوف" متعددة الحدود ذات الإزاحة الرقمية العشوائية يحقق تباينًا نجميًا يعتمد مقلوبه خطيًا على البعد، مما يضيق نطاق البحث عن البناءات الصريحة من استمرارية إلى مجموعة محدودة من المرشحين.

Josef Dick, Friedrich Pillichshammer2026-03-06
🔢 mathematics

Numerically stable evaluation of closed-form expressions for eigenvalues of 3×33 \times 3 matrices

تقدم هذه الورقة خوارزميات ذات صيغة مغلقة ومستقرة عددياً لحساب القيم الذاتية للمصفوفات الحقيقية القابلة للتشخيص من الدرجة 3×33 \times 3 باستخدام أربعة ثوابت محددة، مما يثبت أن هذه الطرق أكثر دقة بالنسبة للقيم الذاتية المتكررة وأسرع بنحو عشر مرات من مكتبة LAPACK مع الحفاظ على دقة مماثلة.

Michal Habera, Andreas Zilian2026-03-06
🔢 mathematics

Towards Sharp Minimax Risk Bounds for Operator Learning

تؤسس هذه الورقة نظرية "مينيمكس" (minimax) لتعلم العمليات في فضاءات هيلبرت، حيث تثبت أنه حتى مع فرض افتراضات أعلى من حيث الانتظام، فإن تعلم العمليات "ليبتشيتز" (Lipschitz) العامة من عينات مشوبة بالضجيج يعاني حتماً من لعنة تعقيد العينات حيث لا يمكن للمخاطرة أن تتناقص بأي معدل جبري.

Ben Adcock, Gregor Maier, Rahul Parhi2026-03-06
🔬 physics

Comparison of Structure-Preserving Methods for the Cahn-Hilliard-Navier-Stokes Equations

تقدم هذه الورقة وتتحقق من صحة طريقتين جديدتين من طرق "غاليركين" غير المتصلة الحافظة للبنية، وهما SWIPD-L وSIPGD-L، لمعادلات "كاهن-هيليارد-نافييه-ستوكس" ذات الحركية المتدهورة، مظهرةً أنهما تحققان تقارباً أمثلاً، وتحافظان على الخصائص الفيزيائية الرئيسية مثل حفظ الكتلة وتبدد الطاقة، وتوفران وفورات حسابية كبيرة في الشبكات التكيفية مقارنة بالنهج القائمة.

Jimmy Kornelije Gunnarsson, Robert Klöfkorn2026-03-06
🔢 mathematics

Improving the accuracy of physics-informed neural networks via last-layer retraining

تقترح هذه الورقة طريقة معالجة لاحقة تُحسن بشكل كبير من دقة الشبكات العصبية المستوحاة من الفيزياء (PINNs) من خلال إيجاد أفضل تقريب في فضاء دالي مرتبط بالشبكة، محققةً أخطاءً أقل بأربعة إلى خمس مراتب عشرية من الشبكات العصبية المستوحاة من الفيزياء القياسية، مع تمكين التعلم الانتقالي وتوفير مقياس لاختيار دالة الأساس المثلى.

Saad Qadeer, Panos Stinis2026-03-06
🔢 mathematics

Physics-Informed Deep Learning for Industrial Processes: Time-Discrete VPINNs for heat conduction

تقدم هذه الورقة شبكة عصبية متغيرة فيزيائياً (VPINN) منفصلة زمنياً تعمل على تقليل المعيار المزدوج للبواقي عند كل خطوة زمنية لنمذجة ديناميكيات التوصيل الحراري المعتمدة على درجة الحرارة لتجميد مستخلص القهوة الصناعي بفعالية.

Manuela Bastidas Olivares, Josué David Acosta Castrillón, Diego A. Muñoz2026-03-06
🔢 mathematics

Quantum relative entropy regularization for quantum state tomography

تُثبت هذه الورقة الخصائص التنظيمية للإنتروبيا النسبية الكمومية لحل مشكلة المسألة العكسية لتصوير الحالة الكمومية في الأبعاد العالية أو اللانهائية، مما يوفر الأسس النظرية والأدوات الحسابية اللازمة لتطبيق خوارزميات التحسين المحدب التكرارية على أمثلة عملية مثل PINEM والتصوير المتجانس البصري.

Florian Oberender, Thorsten Hohage2026-03-06
🔢 mathematics

L2\mathrm{L}^{2}--convergence of the time-splitting scheme for nonlinear Dirac equation in 1+1 dimensions

تثبت هذه الورقة تقارب L2L^2 لمخطط تقسيم الزمن إلى الحل القوي العالمي الوحيد لمعادلة ديراك غير الخطية في أبعاد 1+1 من خلال وضع تقديرات نقطية، وبناء دالية معدلة من نوع جليم (Glimm-type) من أجل الاستقرار، وإثبات الرصانة المسبقة للحلول التقريبية.

Ningning Li, Yongqian Zhang, Qin Zhao2026-03-06
🔢 mathematics

Nitsche methods for constrained problems in mechanics

تقدم هذه الورقة إطاراً عاماً لاشتقاق طرق "نيتشي" للعناصر المحدودة لفرض قيود المساواة وعدم المساواة في ميكانيكا الأجسام الصلبة، وذلك عن طريق إعادة صياغة مسائل النقطة السرجية المستقرة إلى صيغة تقليل (minimization) مناسبة للتطبيقات غير الخطية والاشتقاق التلقائي، مع التحقق من صحة النهج من خلال دراسات التقارب العددي.

Tom Gustafsson, Antti Hannukainen, Vili Kohonen, Juha Videman2026-03-06
🔢 mathematics

Quantitative Error Estimates for Learning Macroscopic Mobilities from Microscopic Fluctuations

تضع هذه الورقة تقديرات خطأ كمية تربط بين التقلبات المجهرية في أنظمة الجسيمات المتفاعلة والمعادلات التفاضلية الجزئية العشوائية المنتظمة بحركياتها العيانية، بينما تُوصّف أيضاً السلوك التقاربي لبنى التقلبات في معادلات من نوع "دين-كاوكاوسكي" غير المنتظمة من خلال الحلول الحركية المُعاد تطبيعها.

Nicolas Dirr, Zhengyan Wu, Johannes Zimmer2026-03-06