💻 computer science

Mixing Condition Numbers and Oracles for Accurate Floating-point Debugging

تقدم الورقة البحثية EXPLANIFLOAT، وهي أداة هجينة لتصحيح أخطاء الفاصلة العائمة تجمع بين حسابات الحساب المزدوج المزدوج (double-double) لحساب عدد الحالة (condition number) مع "أوراكل" لوغاريتمي للتعامل مع تجاوز السعة والتدني، محققةً دقة وسرعة فائقتين مقارنة بالتقنيات الحالية.

Bhargav Kulkarni, Pavel Panchekha2026-03-26
🤖 machine learning

Boost Like a (Var)Pro: Trust-Region Gradient Boosting via Variable Projection

تقدم هذه الورقة البحثية \texttt{VPBoost}، وهو خوارزمية تعزيز التدرج للنماذج السلسة القابلة للفصل التي تجمع بين إسقاط المتغير والتحسين من الدرجة الثانية لتحقيق حل في صيغة مغلقة للأوزان الخطية، مما يتيح ضمانات تقارب نظرية وأداءً تنافسياً ضد تعزيز أشجار القرار.

Abhijit Chowdhary, Elizabeth Newman, Deepanshu Verma2026-03-26
🔢 mathematics

Stochastic nonlocal traffic flow models with Markovian noise

توسع هذه الورقة نماذج تدفق حركة المرور غير الموضعية العشوائية لتشمل ضجيجاً ماركوفياً مشتقاً من معادلة تفاضلية عشوائية من نوع "جاكوبي" مُجزأة، حيث تثبت قابلية القياس للحلول الإنتروبية الضعيفة وتستنتج معادلة تفاضلية جزئية زائفة لمتوسط القيمة كبديل للحل المتوقع، بينما توضح من خلال المحاكاة أن هذا الضجيج يحافظ على المحدودية ويغير تجليات حركة المرور بشكل كبير مقارنة بالضجيج الأبيض.

Timo Böhme, Simone Göttlich, Andreas Neuenkirch2026-03-26
🔢 mathematics

Orthogonal polynomials for the de Rham complex on the disk and cylinder

تُنشئ هذه الورقة قواعد متعددة الحدود المتعامدة التي تحترم التماثل الدوراني لمركب دي رام على الأقراص والأسطوانات من خلال الاستفادة من كثيرات حدود زيرنيك المعممة لفصل المركب إلى مركبات فرعية دقيقة صغيرة ذات علاقات تكرارية بسيطة.

Sheehan Olver2026-03-26
🤖 machine learning

Resolving gradient pathology in physics-informed epidemiological models

تقدم هذه الورقة البحثية طريقة "تدرج التدرج المبوّب بالصراع" (CGGS)، وهي طريقة مبتكرة تعمل على تعديل أوزان الجزاء ديناميكيًا في الشبكات العصبية المستوحاة من الفيزياء للنمذجة الوبائية بناءً على تشابه جيب التمام للتدرج لحل أهداف التحسين المتضاربة، مما يضمن استقرار التدريب، والحفاظ على معدلات التقارب، وتحسين تقدير المعلمات مقارنة بنهج موازنة المقدار الحالية.

Nickson Golooba, Woldegebriel Assefa Woldegerima2026-03-26
🔢 mathematics

Stable High-Order Interpolation on the Grassmann Manifold by Maximum-Volume Coordinates and Arnoldi Orthogonalization

تقترح هذه الورقة إطار استكمال عالي الرتبة مستقر لمتعدد غراسمان يجمع بين الإحداثيات المحلية ذات الحجم الأقصى لتجاوز عمليات التعيين المكلفة القائمة على تفكيك القيم المفردة، وبين قواعد متعدد الحدود المعالجة بطريقة أرنولدي لضمان التعامد لتجنب الأنظمة الخطية سيئة الحالة، مما يحقق تقريباً هندسياً دقيقاً وفعالاً.

Qiang Niu, Wen Jiang, Jie Fei, Ruoyu Xiong, Yuxuan Li2026-03-26
🔢 mathematics

Derivation of optimal stochastic Runge-Kutta methods with exotic and decorated Butcher series for the weak integration of stochastic dynamics

تقدم هذه الورقة إطاراً جبرياً جديداً باستخدام جبر هوبف (Hopf algebras) ومتسلسلات بوتشر المزينة (decorated Butcher series) لاشتقاق طرق "رونج-كوتا" العشوائية الضعيفة ذات الرتبة الثانية المثلى، والتي تقلل بشكل كبير من عدد شروط الرتبة وعمليات تقييم الدوال مقارنة بالنهج القائمة.

Adrien Busnot Laurent, Kristian Debrabant, Anne Kværnø2026-03-26
🔬 physics

Reconstructing effective ultrasound transducer models via distributed source inversion

تقترح هذه الورقة وتتحقق من صحة استراتيجية قلب المصدر الموزعة لإعادة بناء نماذج محولات طاقة مكانية-زمانية فعالة من الحقول الموجية التجريبية، مما يثبت أن مثل هذا التوصيف الدقيق للمصدر يحسن بشكل كبير أداء عمليات التصوير بالموجات فوق الصوتية القائمة على المحاكاة وعمليات القلب.

Tim Bürchner, Simon Schmid, Ernst Rank, Stefan Kollmannsberger, Andreas Fichtner2026-03-26
🔢 mathematics

Stable corrections for perturbed diagonally implicit Runge--Kutta methods

تتقصى هذه الورقة استقرار طرق "رونج-كوتا" الضمنية القطرية ذات الدقة المختلطة، وتقترح نهج تصحيح مستقرة جديدة للتغلب على عدم الاستقرار في التصحيحات الصريحة السابقة عند استخدام خطوات زمنية أكبر.

John Driscoll, Sigal Gottlieb, Zachary J. Grant, César Herrera, Tej Sai Kakumanu, Michael H. Sawicki, Monica Stephens2026-03-26
🔢 mathematics

Randomized block Krylov method for approximation of truncated tensor SVD

تقترح هذه الورقة وتقيم طريقة فضاء كيرلوف الجزئي العشوائي لتقريب تحليل القيم المفردة المقطوع للموتور، وتثبت صلاحيتها النظرية وكفاءتها العملية في مهام استكمال البيانات وضغطها من خلال تجارب على مجموعات بيانات اصطناعية وواقعية.

Malihe Nobakht Kooshkghazi, Salman Ahmadi-Asl, Andre L. F. de Almeida2026-03-25