Heavy Traffic Diffusion Limit for a Closed Queueing Network with Single-Server and Infinite-Server Stations

Este artículo demuestra que, bajo un régimen de tráfico intenso donde el número de trabajos y las tasas de servicio de las estaciones de un solo servidor crecen indefinidamente mientras las tasas de las estaciones de servidores infinitos permanecen fijas, el proceso de longitud de cola e inactividad de una red de colas cerrada converge débilmente a un límite de difusión que aproxima el sistema original.

Amir A. Alwan, Barıs AtaFri, 13 Ma🔢 math

Boosted second moment method in random regular graphs

Este artículo presenta un método de segundo momento mejorado aplicado directamente a grafos regulares aleatorios, que permite calcular cotas inferiores explícitas para la razón de independencia, superar los registros anteriores para grados d10d \geq 10 mediante modificaciones locales basadas en una propiedad de Markov espacial, y ofrecer asintóticas más finas que los enfoques clásicos.

Balázs Gerencsér, Viktor HarangiFri, 13 Ma🔢 math

Information-Theoretic Thresholds for Bipartite Latent-Space Graphs under Noisy Observations

Este trabajo establece umbrales óptimos de información para la detección de geometría latente en grafos geométricos aleatorios bipartitos ruidosos, demostrando que el problema es significativamente más fácil cuando la máscara de ruido es conocida y resolviendo la brecha entre estadística y computación mediante un nuevo marco analítico de Fourier.

Andreas Göbel, Marcus Pappik, Leon SchillerFri, 13 Ma📊 stat

High-dimensional Laplace asymptotics up to the concentration threshold

Este artículo cierra la brecha entre los regímenes de aproximación gaussiana y de concentración en integrales de Laplace de alta dimensión al derivar una expansión asintótica explícita con cotas de error cuantitativas que permanecen válidas arbitrariamente cerca del umbral de concentración, permitiendo así aproximaciones analíticas y métodos de transporte polinomial para distribuciones concentradas.

Alexander Katsevich, Anya KatsevichFri, 13 Ma📊 stat

LLY Ricci Reweighting in Stochastic Block Models: Uniform Curvature Concentration and Finite-Horizon Tracking

Este artículo demuestra que un solo paso de reponderación basado en la curvatura de Ricci de Lin-Lu-Yau en un modelo de bloques estocásticos equilibrado amplifica la conectividad intra-bloque, mejorando significativamente el agrupamiento espectral, y establece que la iteración de este proceso durante un horizonte finito sigue de manera uniforme una recursión determinista.

Varun KotharkarFri, 13 Ma📊 stat

A Learning-Based Superposition Operator for Non-Renewal Arrival Processes in Queueing Networks

Este artículo propone un operador de superposición basado en aprendizaje profundo que, entrenado con procesos de llegada de Markov, mapea de manera escalable y precisa las características estadísticas de múltiples flujos de entrada no renovables en redes de colas, superando las limitaciones de los métodos clásicos al preservar la información de variabilidad y dependencia de alto orden.

Eliran SherzerFri, 13 Ma🤖 cs.LG

Infinite Bernoulli convolutions generated by multigeometric series and their properties

Este artículo estudia las convoluciones de Bernoulli infinitas generadas por series multigeométricas positivas, analizando las condiciones bajo las cuales las distribuciones de probabilidad de variables aleatorias asociadas son absolutamente continuas o singulares, así como sus propiedades topológicas, métricas y fractales, con especial énfasis en el caso en que su espectro es un Cantorval.

Mykola Pratsiovytyi, Dmytro Karvatskyi, Oleg MakarchukFri, 13 Ma🔢 math

Statistical regularity and linear response of Mather measures for Tonelli Lagrangian systems

El artículo establece la continuidad Hölder de las medidas de Mather perturbadas en sistemas lagrangianos de Tonelli cuando la medida no perturbada está soportada en un toro cuasiperiódico con frecuencia diofántica, demostrando que el exponente de Hölder depende explícitamente del índice diofántico y analizando la posibilidad de lograr regularidad Lipschitz mediante la teoría KAM.

Alfonso Sorrentino, Jianlu Zhang, Siyao ZhuFri, 13 Ma🔢 math