🤖 machine learning

Learning Deterministic and Stochastic Forced Hamiltonian Systems

تقدم هذه الورقة إطاراً هندسياً وفئة جديدة من الشبكات العصبية الحافظة للبنية، تُسمى الشبكات العصبية الهاميلتونية القسرية المعممة (GFHNNs)، لتعلم الأنظمة الهاميلتونية القسرية الحتمية والعشوائية، مما يظهر استقراراً ودقة وكفاءة في البيانات على المدى الطويل تتفوق بها على البدائل غير الهندسية.

Benedikt Brantner, Tomasz Tyranowski2026-08-21
🔢 mathematics

Exact hierarchical algorithms for accelerating particle--mesh coupling in sparse-grid particle-in-cell methods

تقدم هذه الورقة خوارزميتين هرميتين دقيقتين مستلهمتين من طريقة متعدد الأقطاب السريعة تعملان على تسريع عملية ترسيب الشحنة واستيفاء المجال في طرق "الجسيم في خلية" ذات الشبكة المتفرقة بشكل كبير، وذلك عبر تقليل التعقيد الحسابي من \O(pdnd1N)\O(p^d n^{d-1}N) إلى \O(pd(N+M))\O(p^d(N+M)) مع الحفاظ على تفاعلات دقيقة بين الجسيمات والشبكة دون استخدام التقريب.

Clément Guillet2026-08-21
🤖 machine learning

Learning piecewise-smooth dynamical systems

تقدم هذه الورقة إطار عمل معياري لاكتشاف الأنظمة الديناميكية ذات السلاسة الجزئية من بيانات المسارات، وذلك عبر الجمع بين التحليل الإحصائي لإمكانية تحديد المستويات الفائقة للتبديل وبين الشبكات العصبية المقيدة هندسياً لتعلم المعادلات الحاكمة وتوصيف السلوكيات غير المتصلة مثل الحركة الانزلاقية.

Davide Murari, Erik Jansson, Chris Budd OBE, Carola-Bibiane Schönlieb2026-08-21
🔢 mathematics

Optimal Sobolev Approximation by Deterministic and Random Shallow Sigmoidal Networks

تثبت هذه الورقة أن الشبكات الضحلة، سواء كانت حتمية أو مأخوذة بنماذج عشوائية وتستخدم تنشيطات سيجمويدية سلسة، تحقق معدلات تقريب سوبوليف المثلى للدوال في الأبعاد العامة، مما يطابق عروض كولموغوروف (Kolmogorov widths) النظرية مع مراعاة العوامل اللوغاريتمية.

Zhaohui Fu, Yangshuai Wang2026-08-21
⚡ electrical engineering

Applying the Spectral Method for Modeling Linear Filters: Bessel, Papoulis, and Legendre Filters

تقدم هذه الورقة تقنية قائمة على الطريقة الطيفية لمحاكاة المرشحات الخطية ذات الزمن المستمر عن طريق تمثيل الإشارات كمعاملات توسعة وتوصيف المرشح عبر دالة نقل غير مستقرة ثنائية الأبعاد، وهو ما تم إثباته من خلال نمذجة مرشحات بيسل وبابوليس وليجاندر.

Konstantin A. Rybakov2026-08-21
🔢 mathematics

Finite element analysis of a nematic liquid crystal Landau-de Gennes model with quartic elastic terms

تقدم هذه الورقة مخططاً عددياً مستقراً طاقياً لنموذج لانداو-دي جينز للبلورات السائلة النيماتية مع حدود مرونة رباعية، حيث تثبت بصرامة تقاربه وتقاربه من نوع Γ\Gamma بينما تحاكي بنجاح التحولات الطورية من الحالة المتناحية إلى الحالة النيماتية.

Jacob Elafandi, Franziska Weber2026-08-20
📊 statistics

Deep Unfolding Network for Nonlinear Multi-Frequency Electrical Impedance Tomography

تقترح هذه الورقة شبكة فك تشابك عميقة تدمج الشبكات العصبية الرسومية في إطار عمل "غاوس-نيوتن" التقريبي المنظم تكرارياً لتعزيز التصوير المقطعي بالمقاومة الكهربائية غير الخطي متعدد الترددات، وذلك عبر الحفاظ على هياكل المشبك والتقاط الارتباطات بين الترددات لتقدير موصلية الأنسجة بدقة.

Giovanni S. Alberti, Damiana Lazzaro, Serena Morigi, Luca Ratti, Matteo Santacesaria2026-08-20
🔢 mathematics

Global iterative methods for sparse approximate inverses of symmetric positive definite matrices

تقترح هذه الورقة وتحلل طرق التكرار العالمي قصير الارتداد، بما في ذلك MR وLOMR وCG مع تكرارات المصفوفات المتناثرة، لحساب المعكوسات التقريبية المتناثرة للمصفوفات ذات المتتالية الموجبة والمتماثلة التي تتغلب على قيود مناهج SPAI التقليدية من خلال ضمان التقارب والحفاظ على التحديد مع العمل كمرتكزات فعالة.

Nicolas Venkovic, Hartwig Anzt2026-08-20
🧬 biology

Simulation and inference methods for non-Markovian stochastic biochemical reaction networks

تُطوّر هذه الورقة طرقاً فعالة للمحاكاة العشوائية والاستدلال لشبكات التفاعلات الكيميائية الحيوية غير الماركوفية عبر تعميم خوارزميتي "التفاعل التالي" و"قفز تاو" (τ-leaping) للتعامل مع توزيعات زمن الفاصل بين الأحداث التعسفية، وإدخال مخطط اقتران يتيح مكاسب حوسبية جوهرية من خلال أساليب مونت كارلو متعدد المستويات ومتعدد الدقة.

Thomas P. Steele, David J. Warne2026-08-20
🔢 mathematics

Lanczos with compression for symmetric eigenvalue problems

تقترح هذه الورقة استراتيجية "لانزوس مع الضغط" (Lanczos with compression) مبتكرة لمسائل القيم الذاتية المتماثلة تستخدم التقريب العقلاني لضغط فضاء كرايلوف، مما يوفر ضمانات نظرية للخطأ ومزايا في الأداء العملي مقارنة بطرق إعادة التشغيل الضمنية التقليدية مثل "كريلوف-شور" (Krylov–Schur)، مع الاعتماد حصرياً على عمليات ضرب المصفوفة في المتجه.

Angelo A. Casulli, Daniel Kressner, Nian Shao2026-08-20