1722 पेपर
यह शोध पत्र प्रस्तावित करता है कि चंद्र-आधारित अत्यंत लंबी आधार रेखा व्यतिकरणमापन (VLBI), 230 GHz पर सब-माइक्रोआर्कसेकंड रिज़ॉल्यूशन प्राप्त कर सकता है, जिससे इवेंट होराइजन टेलिस्कोप की वर्तमान क्षमताओं से परे सुपरमैसिव ब्लैक होल्स के एक काफी बड़े नमूने के लिए ब्लैक होल शैडो और फोटॉन रिंग्स का पता लगाना संभव हो सकेगा।
यह शोध पत्र खगोल भौतिकी (astrophysics) के सभी arXiv सबमिशन का एक व्यापक 2025 वर्ष-भर का विवरण प्रस्तुत करता है, जो क्षेत्र की वर्तमान स्थिति, चर्चित विषयों और वैश्विक अनुसंधान परिदृश्य का समग्र अवलोकन प्रदान करने के लिए कीवर्ड्स, उपक्षेत्रों, उपकरणों, लेखक संबद्धताओं और उद्धरण प्रभाव जैसे मेट्रिक्स का विश्लेषण करता है।
यह शोध पत्र ThousandWorlds को प्रस्तुत करता है, जो एक क्यूरेटेड बेंचमार्क डेटासेट है जिसमें पांच अलग-अलग मॉडलों के लगभग 1800 वैश्विक जलवायु मॉडल सिमुलेशन शामिल हैं ताकि एक्सोप्लैनेट (exoplanet) जलवायु के मशीन लर्निंग इम्यूलेशन (emulation) को सुगम बनाया जा सके, जो यह प्रकट करता है कि इस लो-डेटा (low-data), मल्टी-सिम्युलेटर (multi-simulator) परिदृश्य में वर्तमान में गॉसियन प्रोसेस (Gaussian process) विधियाँ डीप लर्निंग दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती हैं।
यह शोध पत्र एक सुदृढ़ डीप-लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जिसे `doppleriann` पायथन पैकेज में कार्यान्वित किया गया है, जो भौतिकी-प्रेरित स्पेक्ट्रल निरूपणों को उन्नत प्रशिक्षण रणनीतियों के साथ जोड़ता है ताकि स्टेलर एक्टिविटी (तारकीय गतिविधि) की चुनौतियों पर विजय पाकर वास्तविक तारकीय रेडियल-वेलोसिटी डेटा में पृथ्वी के द्रव्यमान वाले एक्सोप्लैनेट्स का विश्वसनीय रूप से पता लगाया जा सके।
यह शोध पत्र चैंद्रा सोर्स कैटलॉग और Gaia DR3 के बीच संदिग्ध क्रॉस-मैच को हल करने के लिए स्रोत गुणों पर प्रशिक्षित एक LightGBM क्लासिफायर का उपयोग करने वाले मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क को प्रस्तुत करता है, जो वास्तविक जुड़ावों को संयोगपूर्ण सह-घटनाओं से अलग करते हुए लगभग 113,000 एक्स-रे स्रोतों के लिए समकक्षों (counterparts) की सफलतापूर्वक पहचान करता है।
यह शोध पत्र 800 और 2000 लाइनों/मिमी वाले एक प्रथम-पीढ़ी के, यांत्रिक रूप से नियमित सममित-फलक (सिमेट्रिक-फेसेट) दोहरे-नियमित ग्रेटिंग के प्रयोगात्मक सत्यापन को प्रस्तुत करता है, जो अलग-अलग नियमित खंडों के बीच डेड स्पेस को न्यूनतम करके उच्च-थ्रूपुट, दोहरे-बैंडपास स्थानिक हेटेरोडाइन स्पेक्ट्रोस्कोपी को सक्षम करने के लिए इसकी व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक पुनरावृत्ति (iterative) एआई फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो गतिशील डार्क-एनर्जी समीकरण अवस्थाओं (equations of state) को स्वायत्त रूप से प्रस्तावित, मूल्यांकन और परिष्कृत करता है, और सफलतापूर्वक उन नवीन घटनात्मक पैरामीट्राइजेशन की पहचान करता है जो ब्रह्माण्ड संबंधी अवलोकनों के विरुद्ध परीक्षण किए जाने पर बेयसियन साक्ष्य (Bayesian evidence) में पारंपरिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र \textsc{Phot-Gal} को प्रस्तुत करता है, जो 3D रेडिएटिव ट्रांसफर सिमुलेशन पर प्रशिक्षित एक मशीन लर्निंग टूल है, जो किसी भी मनमाने फोटोमेट्रिक इनपुट से गैलेक्सी के भौतिक गुणों को पुनः प्राप्त करने में \textsc{prospector} जैसे मानक SED फिटिंग सॉफ्टवेयर से बेहतर प्रदर्शन करता है, हालांकि यह सीमित बाधाओं के मामले में अनिश्चितताओं को सटीक रूप से दर्शाने में संघर्ष कर सकता है।
यह शोध पत्र गैलेक्सी क्लस्टर्स (आकाशगंगा समूहों) के लिए SPHEREx फोर्स्ड फोटोमेट्री पाइपलाइन के सिमुलेशन-आधारित सत्यापन को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि हालांकि सोर्स ब्लेंडिंग एक महत्वपूर्ण चुनौती पेश करती है, मिशन AB तक के सदस्यों का पता लगाकर और न्यूनतम पूर्वाग्रह (bias) एवं स्कैटर के साथ क्लस्टर रेडशिफ्ट को पुनः प्राप्त करके क्लस्टर कॉस्मोलॉजी के लिए आवश्यक उच्च-परिशुद्धता फोटोमेट्रिक रेडशिफ्ट प्राप्त कर सकता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि न्यूरल नेटवर्क, विशेष रूप से कनवल्शनल और ग्राफ-आधारित आर्किटेक्चर, आइंस्टीन टेलीस्कोप के लिए न्यूटोनियन शोर (Newtonian noise) की भविष्यवाणी करने और उसे कम करने में पारंपरिक विनर फिल्टर (Wiener filter) की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं, जिससे क्षणिक भूकंपीय घटनाओं के लिए एम्प्लीट्यूड स्पेक्ट्रल डेंसिटी (amplitude spectral density) में 10–30 के न्यूनीकरण कारक प्राप्त होते हैं।