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El artículo presenta XConv, un método de sustitución directa para capas convolucionales que reduce significativamente el uso de memoria mediante el almacenamiento de activaciones comprimidas y la estimación estocástica de gradientes, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento, la convergencia y la compatibilidad con arquitecturas existentes sin imponer restricciones adicionales.
Este artículo presenta un marco unificado que modela la cuantización y la dispersión como ruido aditivo y utiliza una transformada de descuantización por regresión de crestas para establecer un camino de gradiente explícito, permitiendo el entrenamiento robusto y estable de redes neuronales a precisiones arbitrarias y niveles de dispersión, incluidos modelos A1W1 y sub-1-bit.
Este artículo introduce un nuevo tipo de subgradiente basado en funciones de Busemann para espacios de Hadamard, permitiendo la generalización de métodos estocásticos e incrementales de subgradiente con garantías de complejidad para problemas de optimización convexa en espacios métricos no lineales como el espacio de árboles BHV.
Este artículo refuta mediante análisis armónico la conjetura de que un esquema de integración explícito de alto orden supera la estabilidad de los métodos Adams-Bashforth clásicos incluso cuando la precisión tiende a infinito, al tiempo que establece criterios para su estabilidad máxima y presenta un análisis unificado de estabilidad para ecuaciones diferenciales parciales.
Este artículo cierra la brecha entre la teoría y la práctica en los métodos iterativos aleatorizados al derivar cotas de rendimiento asintótico que demuestran el papel crucial de la relajación, resolviendo así un problema abierto planteado por Strohmer y Vershynin en 2007.
Este artículo presenta un solver escalable y robusto basado en un modelo de poroelasticidad celda a celda con acoplamiento de interfaz para simular las interacciones mecánicas entre células cerebrales, utilizando un precondicionador equivalente a la norma que garantiza estabilidad frente a todos los parámetros materiales y permite el análisis de procesos fisiológicos complejos como la hinchazón celular en reconstrucciones detalladas de tejidos biológicos.
Este artículo presenta un método multiescala impulsado por residuos dentro del marco GMsFEM para simular el flujo de Darcy en dominios perforados, el cual reduce la complejidad mediante una formulación basada solo en presión y mejora la precisión mediante la adaptación en línea de funciones base, logrando así una simulación eficiente y exacta en geometrías complejas y heterogéneas.
Este estudio propone una nueva discretización espacial para las ecuaciones de Euler compresibles que garantiza la conservación de la entropía, la preservación de invariantes lineales y la conservación de la energía cinética para gases térmicamente perfectos, demostrando ventajas en precisión y robustez frente a enfoques existentes.
El artículo presenta y analiza un método de ecuaciones integrales basado en la continuación analítica al plano complejo para resolver con alta precisión y eficiencia el problema de dispersión de una fuente no periódica en la unión de dos estructuras seminfinitas periódicas en dos dimensiones.
Este artículo analiza la aproximación por elementos finitos semidiscrétizada y la discretización completa de una ecuación estocástica pseudo-parabólica de cuarto orden con ruido aditivo, estableciendo tasas de convergencia fuerte tanto espaciales como temporales respaldadas por experimentos numéricos.
Este artículo presenta un solver directo rápido basado en el método de elementos de frontera que utiliza ecuaciones integrales de Burton-Miller y PMCHWT junto con una aproximación de rango bajo mediante el método de proxy, permitiendo resolver problemas de transmisión de ondas elásticas bidimensionales con complejidad computacional lineal y alta eficiencia independientemente de la forma de la inclusión.
Este trabajo presenta dos nuevas familias de controladores de adaptabilidad temporal multirritmo diseñados para métodos de integración MRI incrustados, los cuales, junto con nuevas incrustaciones para métodos MERK de hasta quinto orden, permiten simulaciones adaptativas de alta eficiencia y precisión para problemas con múltiples escalas de tiempo.
Este artículo demuestra que en la tomografía de difracción por escaneo rasterizado con haces enfocados, los coeficientes de Fourier del potencial de dispersión están determinados de forma única en dimensiones superiores a dos, mientras que en el caso bidimensional solo un subconjunto específico de la cobertura es recuperable de manera única.
Este artículo extiende la tomografía de difracción al modelar campos incidentes como ondas de Herglotz para incorporar haces enfocados en escaneos, derivando una nueva relación de difracción de Fourier que permite la reconstrucción cuantitativa y el análisis de geometrías de escaneo en sistemas prácticos como la ecografía médica.
Este trabajo presenta un marco de redes neuronales informadas por física (PINN) que logra una estimación robusta de parámetros biofísicos y la reconstrucción de estados ocultos en modelos neuronales multiescala, superando las limitaciones de los métodos tradicionales al requerir solo observaciones parciales de voltaje y funcionar eficazmente incluso con estimaciones iniciales no informativas.
Este artículo presenta un marco de asimilación de datos continuos basado en nudging y un esquema de elementos finitos acotado para recuperar las trayectorias de un sistema acoplado de Navier-Stokes-Cahn-Hilliard con un campo auxiliar, demostrando mediante experimentos numéricos la capacidad del método para sincronizarse con observaciones gruesas y recuperar estados iniciales mal ajustados.
Este artículo presenta un método eficiente de predictor-corrector combinado con colocalización de splines ortogonales para resolver el sistema de FitzHugh-Nagumo, logrando alta precisión, estabilidad incondicional y reducción de errores mediante el uso de pasos de tiempo variables y la linealización de términos no lineales.
Este trabajo presenta un esquema numérico cuántico para resolver ecuaciones de difusión y convección anisotrópicas que, mediante un nuevo análisis de norma vectorial, logra una reducción exponencial en el número de pasos temporales necesarios en comparación con los métodos anteriores basados en la norma de operador.
Este artículo propone un nuevo algoritmo de elementos finitos adaptativo para la ecuación de Poisson que garantiza una contracción del error y una tasa de convergencia óptima con constantes robustas respecto al grado polinomial , siempre que se satisfaga un criterio verifiable a posteriori.
Este artículo investiga el uso de precondicionadores de Schwarz superpuestos aditivos para resolver de manera escalable los sistemas lineales grandes y dispersos que surgen en la optimización de grafos de poses dentro de la SLAM, demostrando mediante experimentos numéricos que el método mantiene un número de iteraciones acotado independientemente del tamaño del problema.