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Este trabajo completa el programa de Le Cam al establecer una condición necesaria y suficiente para la testabilidad de hipótesis sin asumir una medida dominante, demostrando que la separación de los envoltorios convexos cerrados en el espacio de medidas finitamente aditivas acotadas es el criterio fundamental.
Este trabajo presenta un marco teórico basado en la teoría de la información que optimiza el diseño experimental de estímulos para maximizar la diferencia de rendimiento entre decodificadores, permitiendo así distinguir de manera efectiva si las poblaciones neuronales sensoriales codifican la función de verosimilitud o la distribución posterior.
Este artículo propone un marco novedoso basado en modelos de lenguaje grandes (LLM) para la retroalimentación de información de estado del canal (CSI) en sistemas mMIMO, reformulando la tarea como una predicción de tokens enmascarados y empleando una estrategia de selección de máscaras basada en la información propia para maximizar la precisión de la predicción.
Este trabajo demuestra que cualquier código localmente decodificable relajado (RLDC) con error de sonido suficientemente bajo y un decodificador no adaptativo puede transformarse en un código localmente decodificable (LDC) estándar con parámetros comparables, generalizando resultados previos al eliminar la restricción de linealidad y derivar mejores cotas inferiores para RLDCs, RLCCs y pruebas de cercanía verificables probabilísticamente (PCPPs).
Este artículo construye códigos lineales sobre campos finitos a partir de complejos simpliciales arbitrarios, estableciendo una conexión entre sus propiedades topológicas y los parámetros de codificación para describir la distancia mínima mediante características geométricas y utilizar operaciones topológicas para diseñar familias de códigos óptimos sobre F2.
Este libro ofrece una visión general de los avances recientes en la lista de decodificación de códigos de Reed-Solomon y otras familias de códigos polinómicos, destacando el desarrollo de algoritmos eficientes que alcanzan la capacidad teórica de información con listas óptimas y tiempos de ejecución casi lineales o sublineales.
Este artículo investiga el beamforming asistido por posicionamiento como alternativa a los métodos basados en CSI, analizando la probabilidad de interrupción de haces gaussianos conjuntos y derivando expresiones de forma cerrada para su patrón óptimo en escenarios bidimensionales y tridimensionales.
Este artículo demuestra que, al imponer restricciones realistas de potencia por punto de acceso, la ventaja teórica de la precodificación centralizada en sistemas sin celda desaparece, posicionando a la precodificación distribuida como una opción más robusta y viable.
Este trabajo propone un marco sin entrenamiento que utiliza modelos de difusión preentrenados, integrando codificación de canal inversa y un decodificador ODE escalado por puntuación, para navegar de manera óptima y flexible por toda la superficie de compensación tasa-distorsión-percepción en compresión con pérdidas.
Este artículo presenta un tratamiento riguroso de los códigos Goppa diferenciales sobre curvas proyectivas suaves de género arbitrario, estableciendo su definición mediante derivadas de Hasse-Schmidt, analizando su comportamiento bajo variaciones de datos locales, demostrando su dualidad y probando que toda línea de código puede estructurarse como un código Goppa diferencial en la recta proyectiva.
El artículo presenta FedCova, un marco de aprendizaje federado robusto y sin dependencias externas que mitiga el ruido en las etiquetas mediante el aprendizaje de covarianzas de características para mejorar la codificación, la clasificación y la corrección de etiquetas en entornos heterogéneos.
El artículo presenta el Criterio de Información Pivotal (PIC), un método que supera las limitaciones de los criterios Bayesianos y de Akaike al formular la selección de modelos como un problema de optimización continua y ajustar su parámetro de penalización en el umbral de detección bajo ruido puro, logrando así una recuperación exacta del soporte y la selección de modelos más simples con un rendimiento predictivo comparable.
Este artículo investiga los umbrales de error para canales de Pauli mediante el cálculo numérico de cotas inferiores y el análisis de la no aditividad en códigos estabilizadores concatenados, reportando nuevos códigos con no aditividad significativa, expresiones cerradas para enumeradores de peso y estimaciones de umbrales para códigos de repetición concatenados de gran longitud.
Este artículo demuestra que, aunque la ausencia de equilibrio detallado en semigrupos de Markov cuánticos unital puede impedir inicialmente la decaimiento exponencial de la entropía relativa, este comportamiento se restablece en escalas de tiempo finitas y, cuando la disipación domina sobre la evolución hamiltoniana, la tasa de decaimiento hacia el subespacio libre de decoherencia está inversamente acotada por la tasa de la parte disipativa, un fenómeno denominado "ruido auto-restrictivo".
Este artículo presenta un marco unificado basado en la geometría convexa y el teorema de Tverberg para construir códigos de corrección de errores cuánticos y puertas lógicas en espacios de espín, bosónicos e invariantes bajo permutación, logrando nuevas familias de códigos con distancias casi lineales y parámetros mejorados en comparación con diseños existentes.
Este trabajo investiga un protocolo de distribución de claves cuánticas de variables continuas con modulación discreta y conformación de amplitud probabilística que, sobre un canal cuántico lineal, ofrece un rendimiento y seguridad incondicional comparables al protocolo GG02, facilitando su implementación práctica.
Este trabajo demuestra cómo construir códigos cuánticos asistidos por entrelazamiento a partir de códigos arbitrarios mediante subconjuntos correctables ante borrados, ofreciendo los primeros ejemplos fuera del marco de estabilizadores y explorando la compresión de la parte compartida del receptor mediante degeneración.