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Cet article propose un modèle de minimisation transformée à deux paramètres pour la récupération de signaux clairsemés, établissant des garanties théoriques de stabilité sous la propriété d'isométrie restreinte, en développant l'algorithme IRLSTLp et en démontrant la supériorité de ce modèle par rapport aux approches existantes grâce à une nouvelle mesure de degré de relaxation.
Cet article propose le filtre de Wiener multicanal distribué (dMWF), un algorithme non itératif et optimal pour les réseaux de capteurs acoustiques sans fil qui permet d'estimer des signaux de parole spécifiques à chaque nœud avec des performances équivalentes à un système centralisé tout en réduisant l'utilisation de la bande passante, même lorsque les nœuds observent des ensembles de sources différents.
Cet article établit un cadre de théorie du taux-distorsion en blocs finis pour les champs aléatoires hétérogènes sur des treillis finis, en intégrant explicitement les contraintes de tuilage des compresseurs scientifiques pour dériver des bornes non asymptotiques et une expansion du second ordre quantifiant l'impact de la corrélation spatiale, de l'hétérogénéité et de la taille des tuiles.
Cet article propose une modélisation algébrique du problème de l'équivalence des codes linéaires (LCE) en utilisant les coordonnées de Plücker et la théorie des invariants pour caractériser l'action des matrices monomiales, bien que les polynômes résultants soient trop complexes pour une cryptanalyse pratique immédiate.
Cet article propose une nouvelle méthode d'estimation de canal MIMO haute dimensionnelle basée sur des modèles de diffusion génératifs, qui permet une reconstruction précise et rapide avec une réduction de la surcharge des pilotes et sans nécessiter de données de référence, même à partir de mesures quantifiées et bruyantes.
Cet article propose une amélioration de l'acheminement par graphe de contacts (CGR) pour les réseaux tolérants aux délais, en introduisant des opérations de fractionnement de contacts et d'élagage d'arêtes pour intégrer proactivement les contraintes de capacité et de mémoire tampon lors de la recherche de route, garantissant ainsi un temps de livraison optimal.
Cet article établit les limites fondamentales inférieures sur les coûts de travail pour la conversion de systèmes quantiques sous contrôle par rétroaction, en dérivant des bornes optimales exprimées via des mesures d'information généralisées qui mènent à une seconde loi de la thermodynamique généralisée incluant une énergie libre de Helmholtz conditionnelle.
Cet article caractérise l'aléa de Martin-Löf et l'aléa de Schnorr en termes de fusion faible d'opinions et de la divergence de Kullback-Leibler sommable, en établissant un lien entre la croissance incrémentale de cette divergence et la décomposition de Doob d'une sous-martingale prédicible.
Ce travail étudie le produit de Schur des codes monomiaux-cartésiens via la somme de Minkowski de leurs ensembles d'exposants, permettant de construire de nouveaux codes quantiques CSS-T et des protocoles de récupération d'information privée (PIR) surpassant les paramètres des solutions existantes.
Cet article propose un algorithme efficace de précodage stochastique pour les réseaux MIMO sur des canaux d'évanouissement généralisés, qui maximise le débit moyen pondéré en utilisant uniquement les deux premiers moments des canaux et en surmontant les limites des méthodes existantes grâce à une nouvelle borne inférieure dérivée de la programmation fractionnaire matricielle.
Cet article propose des méthodes d'allocation de puissance et de débit pour des communications discrètes à taux positif sur des canaux de Rayleigh, en utilisant une approche en trois étapes pour le cas de l'information d'état non causale et un apprentissage par renforcement profond (DDQN) pour le cas causal.
Ce papier présente un protocole d'accord de clés post-quantique amélioré basé sur l'entropie de Rényi qui offre une sécurité informationnelle prouvée et résistante aux attaques quantiques sans hypothèses de difficulté computationnelle, tout en garantissant une complexité de communication polynomiale.
Cet article propose un tutoriel sur les systèmes d'antennes à pincement généralisés, une architecture flexible permettant un positionnement dynamique des éléments rayonnants le long de divers milieux de guidage, en couvrant leurs principes physiques, leurs stratégies de conception, leur intégration avec les technologies émergentes et les défis de recherche futurs pour les réseaux sans fil de nouvelle génération.
Cet article présente AirCNN, une nouvelle approche permettant d'implémenter des réseaux de neurones convolutifs par calcul analogique sans fil via des surfaces intelligentes reconfigurables (RIS), en optimisant conjointement les paramètres de transmission pour réaliser efficacement des convolutions 2D et séparables en profondeur.
Cet article établit que les distributions de Gibbs sur les espaces symétriques non compacts , utilisés comme couches cachées dans les réseaux de neurones de Cartan, n'existent que pour les variétés de Kähler, où il détermine explicitement l'espace des températures généralisées et démontre l'identité fondamentale entre la géométrie de l'information et la géométrie thermodynamique.
Cet article propose une approche d'apprentissage par renforcement profond pour optimiser la sécurité physique des systèmes de communication visible en intérieur assistés par surface intelligente réfléchissante, en exploitant les délais temporels des chemins réfléchis pour maximiser la capacité de confidentialité face à des eavesdroppers collusifs ou non collusifs.
Cet article présente PMATIC, un algorithme d'encodage universel qui résout le problème de désynchronisation des prédictions dans la compression de données pilotée par l'apprentissage profond, garantissant ainsi une décompression fiable et des taux de compression supérieurs aux outils modernes malgré les imprécisions inhérentes aux modèles.
Cet article propose une théorie mathématique distinguant l'agence de l'intelligence en introduisant la biprédictibilité comme mesure fondamentale de l'efficacité des interactions, démontrant que les systèmes d'IA actuels possèdent l'agence mais manquent d'intelligence, et suggérant une architecture de rétroaction inspirée du thalamus cortical pour restaurer cette capacité d'adaptation.
Ce papier développe un cadre thermodynamique pour l'inférence asymptotique où l'information de Shannon joue le rôle d'entropie, établissant des lois analogues aux principes de la thermodynamique et révélant que les processus physiques d'ensemble et d'inférence sont des évolutions opposées au sein d'une description unifiée.
Ce tutoriel présente une analyse complète de la théorie taux-distorsion pour une source de Bernoulli avec une distorsion de Hamming, en dérivant la fonction classique, en illustrant son calcul via l'algorithme de Blahut-Arimoto et en développant les raffinements pour les longueurs de bloc finies centrés sur la dispersion de taux-distorsion.