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Este artículo estudia la robustez de las fases topológicas en retículos aperiódicos mediante la construcción de *-homomorfismos entre modelos de grupoide y geométricos, demostrando que las fases fuertes se detectan mediante triples espectrales de posición mientras que las fases derivadas de apilamiento sobre otros conjuntos de Delone son siempre débiles en el sentido geométrico grueso.
Este artículo presenta un esquema de aproximación adaptativa basado en transformaciones para EDEs de difusión con saltos y deriva discontinua, que logra por primera vez una tasa de convergencia fuerte de orden 1 en términos del número de evaluaciones del ruido impulsor.
El artículo presenta WG-IDENT, un marco de identificación de ecuaciones diferenciales parciales con coeficientes variables que combina una formulación débil, splines B y regresión dispersa con un nuevo método de recorte de características (GF-Trim) para lograr una mayor robustez ante ruido y una selección de características más precisa.
Este artículo presenta un método de descomposición de operadores, implementado en el paquete de código abierto CVQP, que resuelve de manera eficiente y escalable problemas de programación cuadrática con restricciones de valor en riesgo condicional (CVaR) en escenarios masivos, superando a los solvers generales en varios órdenes de magnitud.
Este artículo presenta un marco unificado para probar la convergencia puntual casi segura de promedios ergódicos en para secuencias dispersas deterministas y aleatorias, estableciendo nuevas cotas cuantitativas sobre la tasa de convergencia que mejoran resultados previos de Urban-Zienkiewicz, Mirek y LaVictoire.
Este trabajo presenta un enfoque general basado en matrices de coeficientes para métodos de descomposición forward-backward que resuelven problemas de inclusión monótona con operadores de un solo valor que carecen de cocoercividad, abarcando algoritmos existentes, proponiendo nuevos y permitiendo su implementación de manera distribuida y descentralizada.
Este artículo presenta un método de optimización bayesiana basado en regiones de confianza que utiliza réplicas adaptativas para mejorar significativamente la precisión y la eficiencia computacional en la optimización de funciones estocásticas con alta varianza.
El artículo estudia las representaciones de monodromía de las fibraciones lagrangianas compactas, demostrando que son irreducibles sobre cuando el mapa de períodos es inmersivo genéricamente, y que en el caso isotrivial se descomponen en una suma directa de dos sistemas locales irreducibles, recuperando además un resultado previo sobre la isogenia de sus fibras.
Este artículo demuestra una ecuación recursiva exacta que expresa las medidas de covariación de la ecuación del calor estocástica bidimensional en criticidad en términos de sus soluciones y los semigrupos del gas de Bose delta de dos cuerpos, estableciendo así una formulación de martingala precisa mediante el análisis de expansiones asintóticas y nuevas cotas para momentos mixtos.
El artículo presenta una correspondencia entre anillos de fusión autoduales y sin multiplicidad con un par de grafo dirigido e hipergrafo, lo que permite caracterizar dichos anillos mediante propiedades gráficas y clasificar exhaustivamente todos los no isomorfos de rango hasta 8.
Este artículo estudia la bifiltración de ideales de corchetes en álgebras de Lie filiformes complejas y su polinomio de Hilbert bivariado, demostrando que este último puede distinguir clases de isomorfismo que otros invariantes numéricos no logran diferenciar.
Este artículo establece las condiciones óptimas y más débiles posibles para la existencia de puntos fijos y la convergencia de las sucesiones de Picard en las aplicaciones de tipo Kannan y Chatterjea, extendiendo el enfoque de Suzuki mediante la condición CJM.
El artículo demuestra que, a medida que el número de interacciones tiende a infinito, la energía libre de los vidrios de espín cuánticos con interacciones -spin en un campo magnético transversal converge a la del modelo cuántico de energía aleatoria, combinando técnicas analíticas no conmutativas con el estudio de las desviaciones extremas del caso clásico.
Este artículo proporciona una descripción completa del complejo de Stanley-Reisner de la polarización del cuadrado de un ideal de aristas y demuestra que, para diversas clases de grafos, dicho cuadrado es Cohen-Macaulay si y solo si el grafo es un pentágono o consta de una única arista.
El artículo demuestra que el flujo de calor de aplicaciones armónicas hacia el espacio de móduli de toros planos es estable, ergódico y converge cuantitativamente a la medida hiperbólica normalizada mediante el decaimiento de una entropía relativa.
Este artículo presenta el estimador de completado de tensores de Poisson (PTC), un método que aprovecha las relaciones entre muestras para descomponer histogramas de frecuencias en tensores de rango bajo, permitiendo una estimación precisa de distribuciones multivariadas sub-Gaussianas sin restricciones de no negatividad y superando a los estimadores de histograma tradicionales.
Este artículo presenta una nueva caracterización de las condiciones de crecimiento moderado en el contexto mixto de matrices de pesos, estableciendo una equivalencia mediante la función de peso asociada cuando esta se basa en una secuencia de pesos.
Este trabajo estudia el producto de Schur de códigos de evaluación mediante la suma de Minkowski de sus conjuntos de exponentes, demostrando que los códigos de variedades -afines generalizan resultados previos y permiten construir códigos cuánticos CSS-T y esquemas de recuperación privada de información (PIR) con parámetros superiores a los existentes.
Los autores proponen un marco unificado de meta-aprendizaje profundo basado en la desenrolladura de algoritmos de optimización convergente que mejora significativamente la reconstrucción de resonancia magnética acelerada y la síntesis de modalidades cruzadas, logrando una adaptación rápida y generalizable a patrones de muestreo no vistos y cambios de dominio mediante la fusión de fidelidad de datos y regularización no convexa.
Este artículo presenta un método de Lagrangiano aumentado proximal y adaptativo con salvaguardas para resolver problemas de optimización DC no suaves con restricciones convexas, demostrando su convergencia a puntos KKT generalizados bajo una cualificación de restricción modificada de Slater y validando su eficacia mediante experimentos numéricos comparativos.