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278 Arbeiten

🔢 Mathematik

Machine Learning the Phase Structure and Algebraic Invariants of Clifford- and Grassmann-Valued Cellular Automata

Diese Arbeit zeigt, dass Techniken des maschinellen Lernens, einschließlich unüberwachtem Clustering, überwachtem Klassifizieren und symbolischer Regression, effektiv die Phasenstrukturen, algebraischen Invarianten und transferierbaren dynamischen Fingerabdrücke von Clifford- und Grassmann-wertigen zellulären Automaten aufdecken können, wodurch offengelegt wird, wie Metrik-Signaturen und Normalisierungsprotokolle den Übergang von Ordnung zu Chaos und die algebraische Diversität beeinflussen.

fuat kaan mirza2026-07-31
🔢 Mathematik

A Stable Adaptive RBF-Meshless Collocation Framework for Nonlinear Elliptic Boundary Value Problems in Irregular Geometries with A Posteriori Error Control

Diese Arbeit präsentiert ein stabiles, adaptives RBF-netzfreies Kollokationsverfahren mit a posteriori Fehlerkontrolle, das nichtlineare elliptische Randwertprobleme auf unregelmäßigen Geometrien effektiv löst und durch lokale Skalierung, Poly-Augmentierung und eine automatisierte Verfeinerungsschleife eine überlegene Genauigkeit und Effizienz im Vergleich zu gleichmäßigen Methoden demonstriert.

alaa alwan, Haeder Jasem2026-07-30
🔢 Mathematik

Finite-Support Periodic Highways of Langton's Ant: Necessary Conditions, Transverse Exclusions, and Exact Search

Diese Arbeit stellt entscheidbare notwendige und hinreichende Bedingungen für die Existenz von periodischen Autobahnen mit endlicher Unterstützung in Langtons Ameise auf, indem sie beweist, dass diagonale Drifts eine Mindestbreite von sechs erfordern, und alle Perioden bis 48 durch eine Kombination aus theoretischen Starrigkeitstheoremen und computergestützter Verifizierung ausschließt.

Atharva Jillhewar2026-07-30
🔢 Mathematik

A Block Paige-Saunders Bidiagonalization Framework for Large-Scale Nuclear Norm Regularized Least Squares Problems

Dieses Paper schlägt ein Block-Paige-Saunders-Bidiagonalisierungs-Framework vor, das großskalige, durch Kernnorm regulierte Kleinste-Quadrate-Probleme auf einen Block-Krylov-Unterraum projiziert, um eine effiziente Lösung mittels der beschleunigten proximalen Gradientenmethode des Primal-Typs zu ermöglichen, wobei eine nachgewiesene lineare Konvergenz, eine neu gestartete Variante zur Speicherverwaltung sowie eine demonstrierte überlegene Recheneffizienz in numerischen Experimenten hervorgehoben werden.

Bo Feng2026-07-29
🔢 Mathematik

Sparse Randomised Approximation of Normal Cycles

Diese Arbeit präsentiert einen theoretisch garantierten, spärlichen randomisierten Kompressionsalgorithmus für normale Zyklen unter Verwendung der Nyström-Approximation und Ridge-Leverage-Score-Sampling, welcher groß angelegte nichtlineare Shape-Registrierungsaufgaben innerhalb des LDDMM-Frameworks signifikant beschleunigt und dabei selbst bei extremen Kompressionsraten eine hohe Genauigkeit beibehält.

Allen Paul, Neill Campbell, Tony Shardlow2026-07-29
🔢 Mathematik

Algebraic Expressions for Directed Grid Graphs with Diagonal Edges: Decomposition Bounds, Lower Bounds, and Algebraic-Branching-Program Methods

Diese Arbeit untersucht formale Pfadausdrücke für gerichtete triangulierte Gittergraphen und King-Graphen, indem sie durch Dekompositionstechniken und Methoden des algebraischen Branching-Programms optimale obere und untere Schranken für die Ausdruckslänge etabliert, während sie gleichzeitig Pfadpolynom-Faktorisierungen mit Min-Cuts und der Zwei-Terminal-Reliabilität verknüpft.

Mark Korenblit, Vadim E. Levit2026-07-29
🔢 Mathematik

Near-optimal scheduling with general service times and IHR abandonment times

Diese Arbeit befasst sich mit dem dynamischen Scheduling-Problem in einer M/G/N-Warteschlange mit allgemeinen Bedienzeiten und IHR-Abbruchzeiten, indem sie die Indexierbarkeit des zugehörigen diskreten Zeitproblems nachweist, einen expliziten Whittle-Index herleitet und durch Simulationen zeigt, dass die resultierende Policy die Standard-cμ/θc\mu/\theta-Regel systematisch übertrifft.

Samuli Aalto2026-07-28
🔢 Mathematik

Coupled Nonlinear Dynamics of Reservoir Volume and Governance Quality: Stability Analysis and Reinforcement-Learning-Based Management

Diese Arbeit präsentiert ein nichtlineares dynamisches Modell, das das Reservoirvolumen und die Governance-Qualität koppelt, um die Stabilität zu analysieren und zu demonstrieren, dass eine auf Reinforcement Learning basierende Managementstrategie die Kontrollkosten im Vergleich zu Strategien mit festem Aufwand signifikant reduziert, wenn auch mit erhöhten Risiken in der Nähe der Erschöpfung, wodurch die kritische Auswirkung der Behandlung der Governance als endogener Zustand im Reservormanagement hervorgehoben wird.

Milad tahavor, Mohsen Rabdoost Motlagh, Mohammad Mehdipour Zarrinkamar, Hossein Hosseini2026-07-28