Complexity of Linear Subsequences of kk-Automatic Sequences

Este artículo construye autómatas para reconocer relaciones en secuencias kk-automáticas, establece una conexión entre la complejidad de subpalabras y la complejidad de estados de subsecuencias lineales, resuelve una pregunta reciente de Zantema y Bosma sobre el formato de dígitos más significativos primero, y analiza la complejidad computacional de dichas construcciones utilizando aritmética de Büchi.

Delaram Moradi, Narad Rampersad, Jeffrey Shallit2026-03-10🔢 math

Can a Lightweight Automated AI Pipeline Solve Research-Level Mathematical Problems?

Este trabajo demuestra que una pipeline automatizada ligera, que integra modelos de lenguaje avanzados optimizados para la verificación basada en citas, es capaz de generar y resolver problemas matemáticos de nivel de investigación, incluyendo conjuntos de problemas del ICCM y preguntas de investigación inéditas, cuyos resultados han sido verificados y publicados.

Lve Meng (University of Science,Technology of China, Zhongguancun Academy), Weilong Zhao (Université Paris Cité), Yanzhi Zhang (Zhongguancun Academy), Haoxiang Guan (Zhongguancun Academy), Jiyan He (Zhongguancun Academy)2026-03-10🔢 math

Binomial sums and properties of the Bernoulli transform

Este artículo estudia la suma binomial Sn(q)S_n(q) para diversas secuencias, expresándola en función de potencias de qq, estableciendo sus propiedades y relaciones con otras transformaciones, y ofreciendo interpretaciones probabilísticas y funciones generadoras, con aplicaciones específicas a números de Fibonacci, polinomios de Laguerre y Meixner, y polinomios de Appell.

Laid Elkhiri, Miloud Mihoubi, Meriem Moulay2026-03-10🔢 math

Concentration of the largest induced tree size of Gn,pG_{n,p} around the standard expectation threshold

Este artículo extiende el resultado de concentración del tamaño del árbol inducido más grande en grafos aleatorios Gn,pG_{n,p} a un rango más amplio de probabilidades pn1/2ln3/2np \gg n^{-1/2} \ln^{3/2} n y demuestra que, para n1pn1/2n^{-1} \ll p \ll n^{-1/2}, dicho tamaño no se concentra en el umbral de expectativa estándar.

Jakob Hofstad2026-03-10🔢 math