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A 3D sharp and conservative VOF method for modeling the contact line dynamics with hysteresis on complex boundaries

Este trabajo presenta un método numérico tridimensional agudo y conservador basado en el volumen de fluido (VOF) y límites embebidos que resuelve con precisión la dinámica de la línea de contacto y la histéresis en geometrías complejas mediante un esquema de reconstrucción para celdas mixtas, una estrategia de redistribución que elimina las restricciones de paso de tiempo y una técnica novedosa de imposición del ángulo de contacto.

Chong-Sen Huang, Tian-Yang Han, Jie Zhang, Ming-Jiu NiThu, 12 Ma🔢 math

Geometrically Explicit Cosserat-Rod Modeling with Piecewise Linear Strain for Complex Rod Systems

Este artículo presenta una formulación explícita geométrica para vigas de Cosserat que unifica representaciones basadas en la configuración y en la deformación mediante coordenadas nodales en el grupo de Lie SE(3) y una parametrización lineal a trozos, logrando un modelo robusto, eficiente y libre de bloqueo que permite simular con alta precisión sistemas complejos de vigas y estructuras flexibles.

Lingxiao Xun, Brahim TamadazteThu, 12 Ma🔢 math

A Trust-Region Interior-Point Stochastic Sequential Quadratic Programming Method

Este artículo propone un método de programación cuadrática secuencial estocástica con región de confianza y punto interior (TR-IP-SSQP) para resolver problemas de optimización con función objetivo estocástica y restricciones deterministas, demostrando su convergencia casi segura y su rendimiento práctico mediante pruebas en conjuntos de datos estándar y regresión logística.

Yuchen Fang, Jihun Kim, Sen Na, James Demmel, Javad LavaeiThu, 12 Ma🔢 math

Intrinsic Numerical Robustness and Fault Tolerance in a Neuromorphic Algorithm for Scientific Computing

Este estudio demuestra que un algoritmo neuromórfico nativamente espigante para resolver ecuaciones diferenciales parciales posee una robustez intrínseca y tolerancia a fallos, manteniendo su precisión incluso con la eliminación de hasta el 32% de las neuronas y el 90% de las espigas, gracias a su inspiración cerebral.

Bradley H. Theilman, James B. AimoneThu, 12 Ma🤖 cs.AI

Estimating condition number with Graph Neural Networks

Este artículo propone un método rápido basado en redes neuronales de grafos para estimar el número de condición de matrices dispersas, el cual logra una aceleración significativa frente a los métodos tradicionales de Hager-Higham y Lanczos gracias a una ingeniería de características eficiente.

Erin Carson, Xinye ChenThu, 12 Ma🤖 cs.LG

Geo-ADAPT-VQE: Quantum Information Metric-Aware Circuit Optimization for Quantum Chemistry

El artículo presenta Geo-ADAPT-VQE, un algoritmo de VQE adaptativo que utiliza la regla del gradiente natural para seleccionar operadores basándose en la geometría del espacio de estados cuánticos, logrando una convergencia más rápida y estable, circuitos más cortos y una reducción de hasta 100 veces en el error de energía en comparación con los métodos existentes.

Mohammad Aamir Sohail, Toshiaki Koike-AkinoThu, 12 Ma⚛️ quant-ph

A New Tensor Network: Tubal Tensor Train and Its Applications

Este artículo presenta la descomposición de tren tensorial tubal (TTT), un nuevo modelo de redes tensoriales que combina el álgebra t-producto con una estructura de núcleos de bajo orden para lograr un almacenamiento escalable linealmente y ofrecer estrategias computacionales eficientes aplicables a la compresión de imágenes y videos, la completación tensorial y la imagen hiperespectral.

Salman Ahmadi-Asl, Valentin Leplat, Anh-Huy Phan, Andrzej CichockiThu, 12 Ma🔢 math

Estimating the condition number of Chebyshev filtered vectors with application to the ChASE library

Este trabajo presenta un método preciso y económico para acotar el número de condición de los vectores filtrados por Chebyshev, permitiendo implementar en la biblioteca ChASE un mecanismo de selección automática de la factorización QR que mejora el rendimiento sin comprometer la precisión.

Edoardo Di Napoli, Xinzhe WuThu, 12 Ma🔢 math

Perturbed saddle-point problems in $\mathbf{L}^p$ with non-regular loads

Este trabajo desarrolla un análisis de solvabilidad discreta para problemas de punto de silla perturbados en espacios de Banach con cargas no regulares, aplicando argumentos de perturbación y estimaciones *a priori* al caso de la ecuación de Poisson-Boltzmann linealizada en forma mixta, demostrando además resultados de superconvergencia y la convergencia de una adaptación del postprocesamiento de Stenberg.

Abeer F. Alsohaim, Tomas Führer, Ricardo Ruiz-Baier, Segundo Villa-FuentesThu, 12 Ma🔢 math

QR-Recursive Compression of Volume Integral Equations for Electromagnetic Scattering by Large Metasurfaces

Este artículo presenta un método numérico rápido y eficiente que combina una compresión basada en la descomposición QR con ecuaciones integrales de volumen para calcular la dispersión electromagnética en grandes metasuperficies compuestas por miles de dispersores sublongitud de onda.

Vincenzo Mottola, Antonello Tamburrino, Luca Bergamaschi, Andrea G. Chiariello, Emanuele Corsaro, Carlo Forestiere, Guglielmo Rubinacci, Salvatore VentreThu, 12 Ma🔢 math-ph

Realizability-preserving finite element discretizations of the $M_1$ model for dose calculation in proton therapy

Este artículo presenta un marco determinista para el cálculo de dosis en terapia de protones que utiliza discretizaciones por elementos finitos del modelo $M_1$ con un esquema monolítico de limitación convexa (MCL) y división de operadores de Strang para garantizar la preservación de la realizabilidad física y la consistencia de los resultados.

Paul Moujaes, Dmitri Kuzmin, Christian BäumerThu, 12 Ma🔢 math

Efficient design of continuation methods for hyperbolic transport problems in porous media

El artículo evalúa y compara diferentes estrategias de diseño para el problema auxiliar en métodos de continuación homotópica, demostrando que un enfoque basado en la solución de entropía ofrece una ruta de trazado más robusta y eficiente para resolver problemas de flujo multifásico no lineal en medios porosos.

Peter von Schultzendorff, Jakub Wiktor Both, Jan Martin Nordbotten, Tor Harald SandveThu, 12 Ma🔢 math

Computing and Optimizing the $H^2$ -norm of Delay Differential Algebraic Systems

Este artículo presenta un método de Lanczos tau para aproximar y optimizar la norma $H^2$ de sistemas de ecuaciones diferenciales algebraicas con retraso, demostrando su convergencia, derivando fórmulas explícitas para el gradiente que facilitan el diseño de controladores robustos, y mostrando que el uso de splines basados en polinomios ortogonales de Legendre acelera significativamente la tasa de convergencia y preserva la estabilidad.

Evert Provoost, Wim MichielsThu, 12 Ma🔢 math

Efficient Fine-Scale Simulation of Nonlinear Hyperelastic Lattice Structures

Este trabajo propone un solver eficiente basado en descomposición de dominios y modelado de orden reducido que explota la autosimilitud de las celdas para simular con precisión estructuras reticulares hiperelásticas no lineales a gran escala, logrando reducciones significativas en tiempo de ejecución y uso de memoria sin sacrificar la exactitud fina.

Clément Guillet, Thibaut Hirschler, Pierre Jolivet, Pablo Antolin, Robin BouclierThu, 12 Ma🔢 math

On the consistency of the Domain of Dependence cut cell stabilization

Este artículo demuestra analíticamente la consistencia del método de estabilización de celda recortada basado en el dominio de dependencia para grados polinómicos arbitrarios, lo que sienta las bases para un análisis de error más refinado en esquemas de alto orden.

Gunnar Birke, Christian Engwer, Jan Giesselmann, Sandra MayThu, 12 Ma🔢 math

Numerical analysis for leaky-integrate-fire networks under Euler--Maruyama

Este artículo establece cotas de error fuerte y débil para la simulación de redes neuronales de integración y fuga con fugas mediante el método de Euler-Maruyama, demostrando una tasa de convergencia de orden medio cuadrático de $O(h)$ (salvo factores logarítmicos) y un error débil de orden $O(h)$ mediante estrategias de poda, balanceo y análisis de flujos umbral.

Xu'an Dou, Frank Chen, Kevin K Lin, Zhuo-Cheng XiaoThu, 12 Ma🔢 math

A Physics-Informed, Global-in-Time Neural Particle Method for the Spatially Homogeneous Landau Equation

Este artículo presenta un método de partículas neuronales informado por la física (PINN-PM) para la ecuación de Landau espacialmente homogénea que, al evitar la discretización temporal mediante una formulación de flujo continuo, garantiza estabilidad, precisión y conservación de invariantes macroscópicos con un número significativamente menor de partículas en comparación con los métodos tradicionales.

Minseok Kim, Sung-Jun Son, Yeoneung Kim, Donghyun LeeThu, 12 Ma🔢 math

Convergence Analysis of a Fully Discrete Observer For Data Assimilation of the Barotropic Euler Equations

Este artículo establece la primera estimación de error para un observador discreto aplicado a un sistema hiperbólico cuasilineal, demostrando mediante una técnica de energía relativa modificada que el observador de Luenberger para las ecuaciones de Euler barotrópicas unidimensionales alcanza una precisión uniforme en el tiempo bajo mediciones de velocidad.

Aidan Chaumet, Jan GiesselmannThu, 12 Ma🔢 math

Linear-Scaling Tensor Train Sketching

Este artículo introduce el boceto de tren tensorial disperso en bloques (BSTT), un operador de proyección aleatoria estructurada que unifica métodos existentes y garantiza propiedades de incrustación e inyección de subespacios con escalado lineal en el orden del tensor, superando así las limitaciones de escalado exponencial de construcciones anteriores.

Paul Cazeaux, Mi-Song Dupuy, Rodrigo Figueroa JustinianoThu, 12 Ma🔢 math

Scalable augmented Lagrangian preconditioners for fictitious domain problems

El artículo presenta y valida mediante análisis espectral y pruebas numéricas en dos y tres dimensiones, dos precondicionadores basados en el método de Lagrange aumentado para resolver eficientemente sistemas lineales derivados de la discretización por elementos finitos de problemas de dominio ficticio con multiplicadores de Lagrange.

Michele Benzi, Marco Feder, Luca Heltai, Federica MugnaioniMon, 09 Ma🔢 math

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