🔢 mathematics

Quantifying the effect of noise perturbation for the stochastic Burgers equation with additive trace-class noise

تضع هذه الورقة حدوداً عليا للأخطاء الضعيفة والقوية الناتجة عن اضطرابات الضوضاء المضافة من فئة الأثر في معادلة بورغرز العشوائية، مما يثبت أن معدل التقارب الضعيف هو ضعف المعدل القوي عند تقريب الضوضاء ببدائل ذات أبعاد محدودة.

Sonja Cox, Matas Urbonas2026-03-20
📊 statistics

Numerical Considerations for the Construction of Karhunen-Loève Expansions

يتقصى هذا التقرير البناء العددي لتوسيعات كارل-ينستن (Karhunen-Loève) من خلال إثبات التكافؤ الجبري بين الطرق القائمة على تكامل فريدهولم والطرق القائمة على تفكيك القيم المفردة (SVD)، والتحقق من دقتها مقابل المعايير المرجعية التحليلية، وتحليل كيفية تأثير استراتيجيات التجزئة، وقواعد التربيع، وأعداد العينات على النتائج عبر نطاقات أحادية الأبعاد، وثنائية الأبعاد، وثلاثية الأبعاد.

Cosmin Safta, Habib N. Najm2026-03-20
🔢 mathematics

A stable and fast method for solving multibody scattering problems via the method of fundamental solutions

تقدم هذه الورقة طريقة عددية مستقرة وفعالة لحل مسائل التشتت الصوتي متعدد الأجسام في البعدين والثلاثة أبعاد من خلال الجمع بين تقريبات طريقة الحلول الأساسية المحلية (MFS) ومحلل تكراري عالمي، محققةً دقة عالية وقابلية للتوسع دون تعقيد التنفيذ الذي تتسم به تقنيات تمثيل التكامل الحدودي التقليدية.

Yunhui Cai, Joar Bagge, Per-Gunnar Martinsson2026-03-20
💻 computer science

Non-degenerate Rigid Alignment in a Patch Framework

تُوصِف هذه الورقة عدم الانحلال في المحاذات الصلبة في كل من البيئات الصاخبة وغير الصاخبة من خلال خصائص المصفوفات، موفرةً خوارزميات اختبار ذات زمن حدودي، وضمانات تقارب لـتدرج ريمان المتدرج، وشروطاً ضرورية وكافية تربط عدم انحلال المحاذاة بالصلابة اللامتناهية والصغيرة والصلابة العالمية للتمثيل الناتج.

Dhruv Kohli, Gal Mishne, Alexander Cloninger2026-03-19
🔢 mathematics

Enhanced shape recovery in advection--diffusion problems via a novel ADMM-based CCBM optimization

تقدم هذه الورقة إطار عمل مبتكر لتحسين الشكل لاستعادة التضمينات المجهولة في مسائل الحمل والانتشار من خلال الجمع بين طريقة الحدود المعقدة المزدوجة (CCBM) ومخطط يعتمد على خوارزمية تحسين المتغيرات الموزعة (ADMM) لتعزيز إعادة بناء الحدود المقعرة في ظل الظروف الضوضائية، مدعوماً بتحليل دقيق لمشتق الشكل وتنفيذ عددي فعال.

Elmehdi Cherrat, Lekbir Afraites, Julius Fergy Tiongson Rabago2026-03-19
🔬 physics

A Flux-Correction Form of the Third-Order Edge-Based Scheme for a General Numerical Flux Function

تقدم هذه الورقة شكلاً لتصحيح التدفق لمخطط يعتمد على الحواف من الدرجة الثالثة، مما يتيح التطبيق المباشر لدوال تدفق عددية عامة مع الحفاظ على دقة الدرجة الثالثة من خلال استخدام مخطط U-MUSCL مع κ=1/2\kappa = 1/2، كما تم التحقق منه بواسطة النتائج العددية على شبكات رباعية الأوجه غير منتظمة.

Hiroaki Nishikawa2026-03-19
🔢 mathematics

A space-time dual-pairing summation-by-parts framework for forward and adjoint wave equations

تقدم هذه الورقة إطار عمل جديد للجمع بالتجزئة عبر الازدواج الثنائي للزمان والمكان مع حدود تقريب متزامنة، مما يضمن الاستقرار، والدقة العالية، والاتساق الملحق لحل مشكلات انتشار الموجات الأمامية والعكسية.

Kenny Wiratama, Kenneth Duru, Yunho Kim2026-03-19
🔢 mathematics

On the role of relaxation and acceleration in the non-overlapping Schwarz alternating method for coupling

تتقصى هذه الورقة تأثير تقنيات الاسترخاء والتسريع على طريقة شتز المتناوبة غير المتداخلة، مبرهنةً أنه في حين أن تسريع "أيتكن" يعد أمثلاً للاقترانات المكونة من نطاقين فرعيين، فإن نوعاً تكيفياً من تسريع "أندرسون" يتفوق في الإعدادات متعددة النطاقات الأكبر.

Giulia Sambataro, Irina Tezaur2026-03-19
🔢 mathematics

A New Fractional Step Structure Preserving Method for The Landau-Lifshitz-Gilbert Equation

تقترح هذه الورقة طريقة عددية مستقرة، حافظة للطول، من الدرجة الأولى في الزمن والدرجة الثانية في الفضاء لمعادلة لانداو-ليفشيتز-جيلبرت، باستخدام مخطط كرانك-نيكلسون مع تكرار كسري ضمن طريقة غاوس-سايدل الضمنية لتسهيل التحليل النظري والتحقق من الدقة من خلال اختبارات أحادية وثلاثية الأبعاد.

Changjian Xie2026-03-19
🤖 machine learning

Translation Invariance of Neural Operators for the FitzHugh-Nagumo Model

تقوم هذه الورقة بوضع معايير لتقييم سبعة من بنيات المشغل العصبي لحل نموذج فيتزهيو-ناغومو، كاشفةً أنه بينما تتفوق مشغلات الشبكات التلافيفية في التعامل مع الديناميكيات المكانية-الزمانية المترجمة، توفر شبكات المشغل العميقة كفاءةً فائقة، وتحقق مشغلات فوريه أدنى خطأ في التدريب رغم ضعف قدرتها على التعميم في سيناريوهات خارج النطاق.

Luca Pellegrini2026-03-19