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145 Arbeiten

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An Improvement-Path Framework and an Exact Algorithm for Single-Machine Scheduling with Release Times

Dieses Paper schlägt ein neuartiges Verbesserungspfad-Framework und einen exakten iterativen Reparaturalgorithmus vor, der, indem er MaschinenLeerzeiten als negative Wartezeit modelliert, um die Problemstruktur zu vereinfachen, und die Warteschlangendiskontinuität als das einzige Hindernis für Verbesserungen charakterisiert, garantiert, eine global optimale Planung für das NP-schwere Einmaschinen-Terminierungsproblem mit Freigabezeiten in endlicher Zeit zu finden.

Xiaoyang Duan, Peixin Zhao2026-09-08
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Dynamic Savings with Adaptive Adjustment in the Solow–Swan Model: Bistability and Escape from a Poverty Trap

Diese Arbeit erweitert das Solow-Swan-Modell durch die Einführung einer adaptiven, kapitalabhängigen Sparquote zu einem zweidimensionalen dynamischen System, das Bistabilität und Armutsfallen aufweist, und demonstriert so, wie temporäre öffentliche Investitionen eine Wirtschaft strategisch über eine Separatrix bewegen können, um aus Gleichgewichtszuständen mit niedrigem Kapital zu entkommen.

Jorge Zazueta, Leobardo Plata2026-09-07
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Completion-Shock Queues: Departure-Induced Invalidation and Endogenous Service Correlation

Diese Arbeit analysiert eine Single-Server-FCFS-Warteschlange, bei der Job-Abschlüsse probabilistische Schocks auslösen, die wartende Jobs ungültig machen und eine Behebung erfordern, und leitet exakte Stabilitätsbedingungen, stationäre Verteilungen sowie Heavy-Traffic-Strafen ab, um die Auswirkungen solcher endogenen Service-Korrelationen auf die Systemleistung zu quantifizieren.

Igor Kleiner2026-09-07
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A Tensor Greedy Double-Block Extended Kaczmarz Method for Inconsistent Tensor Linear Systems under the t-product

Dieses Paper schlägt die Tensor Greedy Double Block Extended Kaczmarz (TGDBEK)-Methode vor, einen neuartigen iterativen Algorithmus, der aktive Tensorslices basierend auf Residuennormen dynamisch auswählt, um große inkonsistente Tensor-Linearsysteme unter dem t-Produkt effizient zu lösen, wobei er sowohl in synthetischen Benchmarks als auch in realen Bildentschärfungsanwendungen eine überlegene Konvergenz und Performance gegenüber bestehenden State-of-the-Art-Solvern demonstriert.

Jérémie Mabiala, Lionel Tondji2026-09-07
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Optimal second-order convergence of the shifted fractional trapezoidal rule for subdiffusion at the Crank--Nicolson point

Diese Arbeit stellt fest, dass die verschobene fraktionale Trapezregel mit dem Crank–Nicolson-Parameter (θ = 1/2) eine optimale Konvergenz zweiter Ordnung für Subdiffusionsprobleme mit glatten Anfangsdaten erreicht, indem sie beweist, dass die scheinbare Singularität bei der Nyquist-Frequenz entfernbar ist, und Fehlerschätzungen mittels einer modifizierten Laplace-Transformationsanalyse ableitet.

Baoli Yin, Guoyu Zhang, Yang Liu, Hong Li2026-09-07
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Robustness of Double-Word Addition Algorithms under Overlapping Inputs

Diese Arbeit etabliert die Robustheit und Fehlerschranken von Double-Word-Additionsalgorithmen, wenn sich Eingabekomponenten überschneiden, wobei sie demonstriert, dass Fast2Sum unter spezifischen Bedingungen exakt bleibt, und zeigt, dass ein vereinfachter Multiplikations-Additions-Kernel auf AVX-512-Hardware signifikante Durchsatzgewinne bei minimaler Auswirkung auf die Genauigkeit erzielt.

Yuanyuan Yang, Xinyu Lyu, Sida He, Xiliang Lu, Ji Qi, Zhihao Li2026-09-07
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Development and Rasch Validation of a Mathematical Communication Skills Test for Indonesian Elementary School Students

Diese Studie entwickelte und validierte einen 25-stufigen Multiple-Choice-Test zur Bewertung mathematischer Kommunikationsfähigkeiten bei indonesischen Grundschülern und zeigte durch eine Rasch-Analyse, dass das Instrument über starke psychometrische Eigenschaften verfügt, einschließlich hoher Reliabilität, Unidimensionalität und Fairness über Geschlechter und Klassenstufen hinweg.

Ahmad Rustam, Zibar L. Chairan Parisu, Hesti Hesti, Nisraeni Nisraeni, Deni Iriyadi2026-09-04
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A New Parametric Kernel Function Based on an Archimedean Copula Generator with Application to Primal-Dual Interior-Point Methods

Dieses Paper führt eine neue parametrische Kernel-Funktion für Primal-Dual-Interior-Point-Methoden in der linearen Optimierung ein, die aus dem Archimedeschen Clayton-Copula-Generator abgeleitet ist, die eine optimale O(nlog⁡nlog⁡(n/ε))O(\sqrt{n} \log n \log(n/\varepsilon))-Iterationsschranke für Large-Update-Methoden erreicht und im Vergleich zu 54 konkurrierenden Kernel-Konfigurationen eine überlegene oder gleichwertige Bestleistung bei allen getesteten Instanzen demonstriert.

Bachir Bounibane, Hamza Bounibane2026-09-04✓ Author reviewed ⓘ
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A Discriminant Condition for Parameter-Space Discretization in Coupled Oscillator Systems: The Tuning-Fork Mode

Diese Arbeit stellt fest, dass eine spezifische algebraische Identität (b2=ac+1b^2 = ac + 1) als notwendige und hinreichende Bedingung dient, damit ein gekoppeltes Oszillatorsystem einen eindeutigen positiven reellen Eigenwert besitzt, was den Parameterraum effektiv auf ein Hyperboloid diskretisiert und eine algebraische Erklärung für die grundlegende Frequenzkopplung liefert, die bei Standard-A4-Stimmgabeln beobachtet wird.

daqian chen2026-09-04