Articles vérifiés par les auteurs

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1284 articles vérifiés par les auteurs · 411–420 / 1284

⚛️ general relativity

Evading the CMB $μ$ -distortion bound on Supermassive Primordial Black Hole seeds with Non-Gaussian tails

Cet article démontre que la limite de la distorsion $\mu$ du fond diffus cosmologique (CMB), qui exclut typiquement la formation de germes de trous noirs primordiaux supermassifs via des perturbations gaussiennes, peut être contournée en invoquant des queues de distribution de probabilité non gaussiennes — spécifiquement des formes en loi de puissance ou des formes log-normales suffisamment lourdes — qui découplent la variance à petite échelle de la probabilité d'effondrement.

Sanket Dave, Sheng-Feng Yan, Amara Ilyas, Yi-Fu Cai2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ

🔭 astrophysics

The recent crossing of the 7:3 resonance between Ganymede and Callisto

Les simulations numériques suggèrent que Ganymède et Callisto ont récemment traversé leur résonance de moyen mouvement 7:3 il y a environ deux millions d'années sans être capturés, un processus qui a réduit leurs eccentricités orbitales, augmenté l'amplitude de la libration de l'angle de résonance de Laplace, et qui a probablement été suivi par une traversée de résonance à trois corps parmi les lunes extérieures au cours des dernières dizaines de milliers d'années.

Giacomo Lari, Mattia Rossi2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ

📊 statistics

Graph statistics: An emerging discipline in non-Euclidean data analysis

Cet article introduit les statistiques de graphes comme une nouvelle discipline transformatrice pour l'analyse des données non euclidiennes en intégrant la théorie des jeux évolutionnaires, la théorie de la niche écologique, l'analyse de données topologiques et la théorie des graphes dans un cadre quasi-dynamique non linéaire, offrant ainsi une approche rigoureuse pour révolutionner des domaines allant de la biologie des systèmes à l'intelligence artificielle.

Rongling Wu, Shing-Tung Yau2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ

⚛️ general relativity

Perturbative aspects of analogue FLRW spacetime Jellium models

Cet article étudie les modes de perturbation électro-acoustiques dans les modèles de Jellium FLRW en expansion en fournissant de nouvelles solutions analytiques et des évaluations numériques de leur évolution linéaire et non linéaire, tout en introduisant un spectre de puissance dépendant de l'échelle pour jeter un pont entre les prédictions théoriques et les observations expérimentales.

Matheus E. Pereira, Hermano Velten, Francisco B. Lustosa, Alexandre G. M. Schmidt2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ

📄 social_science

From Pitch to Boardroom: Sport, Nurture and the Origins of Successful Female Leaders (Findings from the UK ‘Origins’ Study)

Cette étude par méthodes mixtes portant sur 41 femmes leaders au Royaume-Uni révèle que le leadership réussi au sein des conseils d'administration est fondamentalement ancré dans un écosystème de « leadership cultivé » où la participation précoce aux sports d'équipe, des environnements familiaux de soutien et des opportunités éducatives cultivent collectivement la résilience, la responsabilité et les capacités de vision nécessaires au succès exécutif, remettant ainsi en question les modèles traditionnels de développement du leadership basés sur les titres et diplômes.

Vicky Brook, Dr Araby Madbouly, Dr Uvesh Husain2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

What Context Does a Coding Agent Actually Need to Act?

Cet article démontre que pour les agents de codage modifiant du code, le contexte essentiel est strictement limité aux fichiers spécifiques en cours de modification, car les résumés en langage naturel et le contenu des fichiers environnants contribuent de manière négligeable à la résolution de problèmes par rapport au code source lui-même, tout en révélant un seuil de bruit significatif dans les résultats des benchmarks causé par l'inférence non déterministe des API.

Brian Sam-Bodden2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ

💰 quantitative finance

Learning Predictive Ambiguity Sets for Decision-Focused Distributionally Robust Optimization

Cet article propose les ensembles d'ambiguïté prédictive appris (LPAS), un cadre contextuel profond qui apprend de manière adaptative des rayons de Wasserstein et des distributions nominales dépendants de l'état afin d'améliorer l'optimisation robuste à la distribution, démontrant une performance supérieure et un conservatisme réduit dans l'optimisation de portefeuille par rapport aux références traditionnelles à rayon fixe.

Junjie Guo2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ

⚛️ nuclear theory

The petit four of color-superconducting phases in proto-neutron star evolution

En modélisant l'évolution des proto-étoiles à neutrons depuis des états de naissance chauds et piégés par les neutrinos jusqu'à des états finaux froids et transparents aux neutrinos en utilisant une équation d'état de supraconductivité colorée, l'étude identifie quatre scénarios distincts d'évolution du cœur et conclut qu'une phase de supraconductivité colorée stable ne peut persister que dans l'étoile à neutrons froide finale au sein d'une région étroite de masse élevée.

Selina Kunkel, Ishfaq Ahmad Rather, Hosein Gholami, Marco Hofmann, Jürgen Schaffner-Bielich2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ

📊 statistics

An Efficient Bayesian Framework for Uncertainty Quantification in Nonlinear Imaging Inverse Problems

Cet article propose un cadre bayésien sans MCMC et efficace sur le plan computationnel pour la quantification de l'incertitude dans les problèmes inverses d'imagerie basés sur des EDP non linéaires tels que QPAT et l'EIT, qui utilise une méthodologie de poussée à deux étapes pour dériver des taux de contraction de la distribution a posteriori rigoureux et des reconstructions précises à un coût de calcul inférieur.

Anuj Abhishek, Sakshi Arya, Madhu Gupta2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ

🤖 AI

Semantic Drift and the Stability of Operator Control in Reasoning-Class Decision Support Systems

Cet article étudie le phénomène de la dérive sémantique dans les grands modèles de langage de classe raisonnement à travers une expérience longitudinale, proposant un modèle mathématique et un nouveau « coefficient de stabilité du contrôle de l'opérateur » pour assurer la stabilité du ciblage des objectifs dans les systèmes hybrides d'aide à la décision homme-machine.

M. L. Kaluzhsky, V. A. Efirov2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ

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