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607 articles vérifiés par les auteurs · 171–180 / 607

Supervised Distributional Reduction via Optimal Transport and Dependence Maximization

Ce papier propose la Réduction Distributionnelle Supervisée (SDR), un algorithme novateur qui intègre le Transport Optimal avec une maximisation explicite de la dépendance pour apprendre des représentations compactes et conscientes de la cible préservant simultanément la géométrie intrinsèque des données et le signal prédictif, tout en permettant la construction de noyaux adaptatifs et non stationnaires pour des tâches en aval telles que la modélisation par Processus Gaussien.

Sai-Aakash Ramesh, Archit Sood, Andrew Corbett, Tim Dodwell2026-05-28✓ Author reviewed 🤖 cs.LG

BIRDNet: Mining and Encoding Boolean Implication Knowledge Graphs as Interpretable Deep Neural Networks

BIRDNet est un réseau de neurones profond interprétable qui extrait des relations d'implication booléennes à partir de données tabulaires pour construire une architecture parcimonieuse et structurellement contrainte, atteignant des performances compétitives avec nettement moins de paramètres tout en permettant l'extraction directe de règles biologiquement significatives sans priors externes.

Tirtharaj Dash2026-05-28✓ Author reviewed 🧬 q-bio

An Empirical Audit of k-NAF Budget Accounting for Anchored Decoding

Ce document audite empiriquement le mécanisme de comptabilité budgétaire k-NAF dans le Décodage Ancré sur des charges de travail fixes et adaptatives, révélant que la dépense cumulative de KL reste systématiquement bien en deçà des budgets au niveau de la séquence et que les cas d'épuisement apparent du budget sont imputables à des artefacts de proxy plutôt qu'à de véritables défaillances du mécanisme.

J. Vijayavallabh2026-05-28✓ Author reviewed 🤖 cs.AI

Hybrid Neural World Models

Ce papier introduit les modèles du monde neuronaux hybrides, un cadre à réseau unique qui prédit les dynamiques physiques avec des accélérations significatives par rapport aux solveurs classiques tout en générant implicitement une carte d'erreur pour détecter les discontinuités abruptes telles que les chocs et les contacts, permettant un mécanisme de repli qui réduit substantiellement les erreurs de prédiction sans nécessiter de calibration supplémentaire ni de connaissance des équations régissant le système.

Pranav Lakshmanan, Paras Chopra2026-05-28✓ Author reviewed 🔬 physics

GASTRO library II: Exploring Chemical Bimodalities in Disk Galaxies with GSE-like Mergers and Massive Star-forming Clumps

En utilisant des simulations de la bibliothèque GASTRO, cette étude démontre que des amas de formation d'étoiles précoces à haute densité ou des fusions rétrogrades peuvent supprimer la formation d'étoiles pour créer la bimodalité chimique observée dans la Voie lactée, riche et pauvre en α\alpha, alors que les fusions progrades échouent à le faire, soutenant ainsi les galaxies à disque clumpy à z12z\approx 1-2 comme des progeniteurs probables de notre Galaxie.

João A. S. Amarante, Chervin F. P. Laporte, Victor P. Debattista, Leandro Beraldo e Silva, Guilherme Limberg, Hélio D. Perottoni, Zhao-Yu Li, Lais Borbolato, Karl Fiteni, Chengye Cao, Nathan Deg, Tigr (…)2026-05-28✓ Author reviewed 🔭 astro-ph

History-aware adaptive reduced-order models via incremental singular value decomposition

Ce papier propose un cadre de modélisation d'ordre réduit adaptatif conscient de l'histoire utilisant la décomposition en valeurs singulières incrémentale (iSVD) qui met à jour dynamiquement les fonctions de base par le biais de corrections occasionnelles à ordre complet, démontrant une précision prédictive et une efficacité computationnelle supérieures aux méthodes existantes pour des problèmes non linéaires complexes tels que l'équation de Burgers, le tube à choc de Sod et les moteurs à détonation rotative.

Amirpasha Hedayat, Ali Mohaghegh, Laura Balzano, Cheng Huang, Karthik Duraisamy2026-05-28✓ Author reviewed 🔬 physics

Frequency-Guided Action Diffusion via Sub-Frequency Manifold Traversal

Ce papier présente l'opérateur de guidage fréquentiel (FGO), un algorithme novateur qui améliore les politiques visuomotrices basées sur la diffusion en orientant la génération d'actions à travers des variétés intermédiaires de sous-fréquences pour supprimer le bruit haute fréquence des démonstrations humaines tout en préservant les détails essentiels de la tâche.

Junlin Wang2026-05-28✓ Author reviewed 🤖 cs.LG

Muon-Catalyzed Nuclear Fusion: Physical Mechanism, Bottleneck Breakthroughs, and an Engineering Pathway

Cet article examine les mécanismes physiques et les goulots d'étranglement de la fusion catalysée par les muons, propose un schéma synergique en quatre étapes pour surmonter l'adhérence des particules alpha et atteindre un gain énergétique, et décrit une conception conceptuelle de réacteur hybride de fusion-fission pour la production de plutonium.

Xiong Yin, Wei Kou, Xurong Chen2026-05-27✓ Author reviewed ⚛️ hep-ph