Restricted set addition in finite abelian groups

Este artículo demuestra que para cualquier entero h4h \geq 4, existe una constante óptima αh\alpha_h (que tiende a $1/3)talque,engruposabelianosfinitosdeordenimparsuficientementegrande,cualquiersubconjuntoconalmenosunaproporcioˊn) tal que, en grupos abelianos finitos de orden impar suficientemente grande, cualquier subconjunto con al menos una proporción \alpha > \alpha_hdeelementosgeneratodoelgrupomediantesumasrestringidasde de elementos genera todo el grupo mediante sumas restringidas de h$ elementos distintos, generalizando así resultados previos de Tang y Wei a grupos abelianos arbitrarios.

Vivekanand Goswami, Raj Kumar Mistri2026-03-06🔢 math

Central Limit Theorem for Intersection Currents of Gaussian Holomorphic Sections

Este artículo resuelve un problema abierto desde 2010 al establecer un teorema del límite central universal para corrientes de intersección de secciones holomorfas gaussianas, generalizando el trabajo de Shiffman y Zelditch a codimensiones arbitrarias y a estadísticas tanto suaves como numéricas mediante un nuevo marco geométrico que eleva herramientas probabilísticas a corrientes aleatorias en variedades complejas.

Bin Guo2026-03-06🔢 math

Characterization of the (fractional) Malliavin-Watanabe-Sobolev spaces Dα,2\mathcal{D}^{α,2} via the Bargmann-Segal norm

Este trabajo establece una caracterización de los espacios de Sobolev-Malliavin-Watanabe fraccionarios Dα,2\mathcal{D}^{\alpha,2} mediante la norma de Bargmann-Segal de la transformada SS, vinculando así el cálculo de Malliavin con las técnicas del análisis de ruido blanco y proporcionando criterios prácticos para la regularidad de distribuciones como el delta de Donsker y los tiempos locales de autointersección.

Wolfgang Bock, Martin Grothaus2026-03-06🔢 math

K-Means as a Radial Basis function Network: a Variational and Gradient-based Equivalence

Este trabajo establece una equivalencia rigurosa entre el algoritmo K-Means y las redes neuronales de funciones de base radial (RBF) mediante un enfoque variacional y basado en gradientes, demostrando que los objetivos RBF convergen a la solución de K-Means y proponiendo el uso de Entmax-1.5 para garantizar estabilidad numérica, lo que permite integrar la clustering diferenciable directamente en arquitecturas de aprendizaje profundo.

Felipe de Jesus Felix Arredondo, Alejandro Ucan-Puc, Carlos Astengo Noguez2026-03-06🔢 math

A Cell-Average Non-Separable Progressive Multivariate WENO Method for Image Processing Applications

Este trabajo presenta un esquema WENO multivariado no separable y progresivo adaptado a promedios de celda para el procesamiento de imágenes, el cual extiende el marco de multirresolución de Harten logrando alta precisión y estabilidad en regiones con discontinuidades, superando a las reconstrucciones lineales de Lagrange en experimentos numéricos.

Inmaculada Garcés, Pep Mulet, Juan Ruiz-Álvarez + 2 more2026-03-06🔢 math