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278 Arbeiten

🔢 Mathematik

Topological Characteristics for the Analysis of Vector Fields: New stable characteristics for discrete and continuous dynamical systems

Dieses Paper führt ein robustes computergestütztes Framework ein, das neuartige topologische und geometrische Deskriptoren – spezifisch Begin-End-Point-Embedding, Dichte der Richtungen und auf der Euler-Charakteristik basierende Zusammenfassungen – nutzt, um die strukturelle Organisation sowohl kontinuierlicher als auch diskreter dynamischer Systeme zu analysieren und zu vergleichen, wobei es eine überlegene Stabilität und Interpretierbarkeit über diverse Benchmarks hinweg, von niedrigdimensionalen Modellen bis hin zu hochdimensionalen turbulenten Strömungen, demonstriert.

Marta Marszewska, Justyna Signerska, Paweł Dłotko2026-09-24
🔢 Mathematik

Nonlinear vibrations of Euler–Bernoulli beams on fractional viscoelastic foundations: energy stability, modal reduction and finite-element approximation

Diese Arbeit begründet die globale Wohlgestelltheit und Energiestabilität eines nichtlinearen Euler–Bernoulli-Balkens auf einem fraktionalen viskoelastischen Fundament, während sie gleichzeitig ein bedingungslos stabiles Finite-Elemente-Verfahren mit optimalen Fehlerschätzungen sowie ein reduziertes Modell entwickelt, welches das Zusammenspiel zwischen geometrischer Nichtlinearität und hereditärer Dämpfung quantifiziert.

Alvaro H. Salas2026-09-24
🔢 Mathematik

Contraction Certificates for Approximate Koopman Immersions with Nonzero Generator Residuals

Diese Arbeit stellt ein Kontraktionszertifikat für approximative Koopman-Immersionen mit nichtverschwindenden Generator-Residualen bereit, indem sie beweist, dass der wahre nichtlineare Fluss kontrahiert, wenn die gewichtete logarithmische Norm der latenten Matrix, die auf den physikalischen Tangentialraum beschränkt und durch die minimalnormale Erweiterung der Residualableitung ergänzt ist, negativ ist, wodurch ein robuster Entwurf der Regelung ermöglicht wird, selbst wenn die volle latente Dynamik instabil erscheint.

Robert Vrabel2026-09-24
🔢 Mathematik

Absorption and redistribution in a poker tournament: an exponential limit

Diese Arbeit beweist, dass in einem Markovschen Pokerturnier-Modell, bei dem Teilchen verschmelzen oder Masse umverteilen, die empirische Verteilung normalisierter Massen gegen ein Gesetz der Exponentialverteilung konvergiert, während die Population schrumpft, vorausgesetzt, die Anfangsverteilung besitzt einen endlichen zweiten Moment und eine endliche relative Entropie, indem eine Analyse nichtlinearer kinetischer Gleichungen mit Techniken der Endliche-Population-Approximation kombiniert wird.

Alexander Dvorsky2026-09-24
🔢 Mathematik

Quantitative finite-patch obstructions to null controllability of a rotationally damped shear beam

Diese Arbeit zeigt, dass ein rotationsgedämpfter Scherbalken, der durch eine endliche Familie von piezoelektrischen Patches und einen gleichmäßigen Rotationskanal gesteuert wird, in dem natürlichen Energieraum zu keiner positiven Zeit null steuerbar ist, da asymptotische Hindernisse, die aus der simultanen diophantischen Approximation der Patch-Längen resultieren, dazu führen, dass die Beobachtbarkeitskonstanten polynomiell mit der Anzahl der Moden anwachsen.

Assane Lo, Umar Asghar, Ciara O'Driscoll, Majid Munawar2026-09-23
🔢 Mathematik

Boundary-Consistent L1–Legendre Spectral Approximation of Nonlinear Caputo Reaction–Diffusion Problems with Integral Constraints

Diese Arbeit entwickelt und verifiziert eine randbedingungsgerechte L1–Legendre-Spektralmethode für nichtlineare Caputo-Reaktions–Diffusionsgleichungen mit Integralbeschränkungen und zeigt auf, dass die direkte Assemblierung des Operators in starker Form essenziell ist, um Fehlerplateaus zu vermeiden und eine Konvergenz mit Maschinengenauigkeit zu erreichen, bei der konventionelle Steifigkeitsformulierungen der Ableitung versagen.

Álvaro H. Salas2026-09-23
🔢 Mathematik

Information Fields and the Navier–Stokes Equations: A Rigorous Audit of a Three-Layer Framework

Diese Arbeit auditiert rigoros ein vorgeschlagenes dreischichtiges Framework für die Navier-Stokes-Gleichungen und beweist, dass dessen zentraler Zwei-Potential-Rekonstruktionsansatz aufgrund eines nicht absorbierbaren Defektterms, einer Helizitäts-Obstruktion und einer Gradienten-Abschlusslücke scheitert, während sie gleichzeitig bestätigt, dass nur die stochastische Lagrange-Darstellung eine exakte Kodierung in allen Dimensionen bereitstellt.

daqian chen2026-09-23
🔢 Mathematik

A Discrete Combinatorial Yamabe Flow Operator for Grayscale Image Structure Analysis: Curvature, Flow, and Conformal Enhancement

Dieses Paper führt einen diskreten kombinatorischen Yamabe-Flow-Operator für Graustufenbilder ein und analysiert diesen theoretisch, welcher stückweise lineare Graphoberflächen mittels konformer Reskalierung entwickelt, um Krümmung an echten 2D-Singularitäten zu konzentrieren, wobei dessen Nutzen für die Eckenerkennung, strukturtreue Glättung und Schärfung aufgezeigt wird, während gleichzeitig dessen Leistungsbeschränkungen im Vergleich zu State-of-the-Art-Denoisern sowie der eingeschränkte Umfang der Evaluierung aufgrund von Rechenbeschränkungen transparent anerkannt werden.

Md Hasibuzzaman, Gene Eu Jan, Chan-Yun Yang2026-09-22
🔢 Mathematik

Texture Analysis for Heterogeneous Scientific Images: From Classical Descriptors to Learning-Based, Operator-Based, and Topological Methods

Diese Übersicht untersucht und kategorisiert eine breite Palette klassischer, lernbasierter, operatorbasierter und topologischer Texturanalyse-Methoden nach ihren zugrunde liegenden Annahmen und Informationserhaltungskapazitäten, wobei die digitale Gesteinsphysik genutzt wird, um zu demonstrieren, wie diese Entscheidungen die Charakterisierung heterogener Medien-Eigenschaften wie Permeabilität und Konnektivität kritisch beeinflussen.

Naser Al-Khalayleh, Mohamed Jouini, Mokhtar Kirane, Laurent Najman, Fateh bouchaala2026-09-22
🔢 Mathematik

Hybrid Neural and Numerical Inverse Identification of Fractional Memory and Regulatory Parameters in a Caputo Glucose Insulin Beta Cell Model

Diese Arbeit präsentiert ein hybrides neural-numerisches Framework, das eine sensitivitätsbasierte Identifizierbarkeitsscreening-Methode mit einem parametrischen neuronalen Surrogat kombiniert, um fraktionale Gedächtnis- und Regulationsparameter in einem nichtlinearen Glukose–Insulin–Beta-Zell-Modell effizient und genau zu identifizieren, wobei eine Leistung erzielt wird, die der direkten numerischen Inversion vergleichbar ist, während die Rechenkosten signifikant reduziert werden.

Alvaro H. Salas, Gilder Cieza Altamirano2026-09-22