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Este artículo estudia las autoequivalencias -equivariantes de variedades abelianas para generalizar la secuencia exacta corta de Orlov y, mediante este marco y proposiciones de descomposición, construye equivalencias derivadas para variedades de Kummer generalizadas a partir de superficies abelianas.
Este artículo presenta un análisis de error completo y un nuevo método para seleccionar el parámetro de regularización en la versión iterada del método de Golub-Kahan-Tikhonov, demostrando que este enfoque produce soluciones aproximadas más precisas que los métodos estándar y el método de Arnoldi iterado para problemas mal planteados lineales discretos.
Este artículo demuestra la cuasi-optimalidad del método de elementos finitos de Crouzeix-Raviart para problemas no lineales de tipo p-Laplaciano, estableciendo que su error está acotado por la mejor aproximación más un término de oscilación de datos, y deriva como consecuencia una nueva estimación de error a priori más localizada para el método de Lagrange conformo de orden más bajo.
En esta nota se comparan varias nociones de no rigidez de vectores horizontales en grupos de Carnot, motivadas por la caracterización de conjuntos monótonos y propiedades de extensión de Whitney.
Este trabajo propone un método de aprendizaje inverso de refuerzo basado en entropía máxima y espacios de Hilbert de núcleo reproductor (RKHS) para juegos de campo medio, que permite inferir funciones de recompensa no lineales en horizontes infinitos y finitos, superando las limitaciones de los enfoques lineales existentes y demostrando una recuperación de políticas significativamente más precisa en escenarios de tráfico.
Este artículo presenta un nuevo marco computacional basado en la reducción dimensional del tiempo mediante polinomios de Legendre para resolver el problema inverso de reconstruir el campo de velocidad inicial en ecuaciones de Navier-Stokes anisotrópicas compresibles a partir de observaciones ruidosas en el borde lateral, demostrando mediante experimentos numéricos su precisión y robustez frente al ruido y la complejidad geométrica.
Este artículo demuestra un Teorema del Límite Central estándar para el número normalizado de triángulos en una clase de Grafos Aleatorios Exponenciales derivados de una modificación del modelo de aristas-triángulos, abarcando toda la región de analiticidad de la energía libre mediante una representación polinómica de la función de partición.
Este artículo establece cotas superiores e inferiores para la función de partición mediante una desigualdad geométrica elemental en el espacio euclidiano, extendiendo dicho método a generalizaciones de la función de partición.
El artículo demuestra la convergencia de aproximaciones hiperbólicas hacia soluciones suaves de diversas ecuaciones diferenciales parciales de orden superior, como las de Korteweg-de Vries y Kuramoto-Sivashinsky, utilizando únicamente soluciones débiles (entrópicas) para las aproximaciones y respaldando teóricamente su uso en la literatura mediante resultados numéricos.
Este artículo establece la teoría de regularidad en espacios de Sobolev y la buena posición de ecuaciones diferenciales parciales vectoriales en fluidos, como las ecuaciones de Stokes y Navier-Stokes tangenciales, en variedades cerradas de regularidad mínima mediante un enfoque variacional libre de parametrización.
Este artículo establece condiciones necesarias y suficientes para que los modelos de fragmentación de palos y cajas converjan hacia el comportamiento de Benford fuerte, resolviendo mediante identidades combinatorias, análisis de Fourier y estadística de orden una conjetura previa sobre la distribución de volúmenes en fragmentaciones de cajas de alta dimensión.
Este artículo introduce la propiedad de (W')-especificación en subdeslizamientos para demostrar que los conjuntos de recurrencia en una amplia clase de sistemas dinámicos, incluidos aquellos sin especificación como los desplazamientos -gap y ciertos mapas intervalares, tienen dimensión de Hausdorff completa.
Este artículo estudia dos problemas inversos para ecuaciones parabólicas estocásticas semidiscretas en dimensiones arbitrarias, demostrando la estabilidad de Lipschitz y Hölder para la determinación de la fuente aleatoria y la solución en subdominios, respectivamente, mediante el uso de nuevas estimaciones globales de Carleman.
Este artículo establece la NP-completitud de decidir si un grafo sin conjuntos de dominación eficiente de aristas posee al menos dos conjuntos de dominación perfecta de aristas y presenta un algoritmo de tiempo cúbico para encontrar, contar y ponderar dichos conjuntos en grafos libres de .
Este artículo presenta un algoritmo primal-dual acelerado por inercia, derivado de un sistema diferencial de segundo orden con escalado temporal, que logra tasas de convergencia rápidas para la brecha primal-dual, la violación de factibilidad y el residuo objetivo en problemas de optimización convexa no suave con restricciones de igualdad lineales.
Este artículo presenta un algoritmo de gradiente estocástico proximal con reducción de varianza y paso adaptativo para optimización convexa compuesta, demostrando su convergencia fuerte, tasa de error y eficacia mediante experimentos numéricos en regresión logística y Lasso.
Este artículo presenta un enfoque novedoso que utiliza el mapa de desintegración para caracterizar las relaciones geométricas entre los soportes de las medidas condicionales en el espacio de Wasserstein, estableciendo criterios para identificar foliaciones métricas y analizar perturbaciones de las mismas.
Este artículo demuestra que la unión de conjuntos de puntos de retículo polinomial de Korobov con desplazamientos digitales aleatorios alcanza una discrepancia estrella cuyo inverso depende linealmente de la dimensión, reduciendo significativamente el espacio de búsqueda hacia construcciones explícitas óptimas.
Este trabajo presenta un nuevo marco teórico basado en una formulación matricial para derivar cotas superiores e inferiores del problema de flujo de trabajo de permutación, logrando mejoras significativas en las cotas de la mayoría de las instancias de los conjuntos de datos Taillard y VRF, además de aportar avances teóricos sobre la calidad de las cotas inferiores y la relación de aproximación asintótica.
Este artículo establece cotas superiores explícitas para la distancia de Wasserstein cuadrática entre las salidas de redes neuronales de una sola capa entrenadas con descenso de gradiente y sus aproximaciones de procesos gaussianos, demostrando una convergencia cuantitativa con decaimiento polinómico en función del ancho de la red.