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611 पेपर

🤖 machine learning

MOOSE-Star: Unlocking Tractable Training for Scientific Discovery by Breaking the Complexity Barrier

MOOSE-Star एक एकीकृत ढांचा है जो वैज्ञानिक खोज मॉडलों को सीधे प्रशिक्षित करने की गणितीय जटिलता को जनरेटिव रीजनिंग प्रक्रिया को सुलभ उप-कार्यों में विभाजित करके और प्रेरणा-निर्देशित पदानुक्रमित खोज (motivation-guided hierarchical search) का उपयोग करके दूर करता है, जिससे घातीय (exponential) से लघुगणकीय (logarithmic) तक की जटिलता को कम करते हुए स्केलेबल प्रशिक्षण और निरंतर टेस्ट-टाइम स्केलिंग सक्षम होती है।

Zonglin Yang, Lidong Bing2026-03-05
⚛️ quantum physics

Spectrally Corrected Polynomial Approximation for Quantum Singular Value Transformation

यह शोध पत्र क्वांटम सिंगुलर वैल्यू ट्रांसफॉर्मेशन के लिए एक स्पेक्ट्रली करेक्टेड पॉलिनोमियल एप्रोक्सिमेशन विधि प्रस्तुत करता है जो एक मैट्रिक्स के आइजनवैल्यूज़ के एक उपसमूह के पूर्व ज्ञान का लाभ उठाकर उन बिंदुओं पर सटीक इंटरपोलेशन लागू करता है, जिससे बहुपद की डिग्री बढ़ाए बिना सर्किट डेप्थ को काफी कम किया जा सकता है और उच्च निष्ठा एवं सुदृढ़ता बनाए रखी जा सकती है।

Krishnan Suresh2026-03-05
🔢 mathematics

Asymptotic Spectral Insights Behind Fast Direct Solvers for High-Frequency Electromagnetic Integral Equations on Non-Canonical Geometries

यह शोध पत्र अर्ध-शास्त्रीय सूक्ष्म-स्थानीय (semiclassical microlocal) परिणामों का लाभ उठाकर इसके स्पर्शोन्मुख स्पेक्ट्रमी गुणों का विश्लेषण करके, गैर-मानक ज्यामितिओं पर विद्युत चुम्बकीय समाकल समीकरणों के लिए एक नव प्रस्तावित उच्च-आवृत्ति तीव्र प्रत्यक्ष सॉल्वर की वैधता और प्रभावकारिता को प्रमाणित करता है।

V. Giunzioni, C. Henry, A. Merlini, F. P. Andriulli2026-03-05
🤖 machine learning

EP-GAT: Energy-based Parallel Graph Attention Neural Network for Stock Trend Classification

यह शोध पत्र EP-GAT को प्रस्तुत करता है, जो एक ऊर्जा-आधारित समानांतर ग्राफ अटेंशन न्यूरल नेटवर्क (Energy-based Parallel Graph Attention Neural Network) है, जो ऊर्जा अंतरों से प्राप्त गतिशील स्टॉक ग्राफ और एक समानांतर अटेंशन तंत्र का उपयोग करता है ताकि विकसित होते अंतर-निर्भरताओं और पदानुक्रमित इंट्रा-स्टॉक गतिकी को प्रभावी ढंग से मॉडल किया जा सके, जिससे मौजूदा बेसलाइन की तुलना में कई वैश्विक बाजारों में स्टॉक ट्रेंड वर्गीकरण में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Zhuodong Jiang, Pengju Zhang, Peter Martin2026-03-04
🤖 machine learning

A Boundary Integral-based Neural Operator for Mesh Deformation

यह शोध पत्र एक बाउंड्री-इंटीग्रल-आधारित न्यूरल ऑपरेटर (BINO) प्रस्तुत करता है जो एक ज्यामिति- और सामग्री-जागरूक ग्रीन ट्रैक्शन कर्नेल को सीखकर मेश विरूपण समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करता है, जिससे आंतरिक मेश विवेकीकरण की आवश्यकता के बिना रैखिक लोच सिद्धांतों का कड़ाई से पालन करते हुए उच्च सटीकता और गणनात्मक दक्षता प्राप्त होती है।

Zhengyu Wu, Jun Liu, Wei Wang2026-03-04
🔬 physics

Hybrid Machine Learning for Enhanced Prediction of Diffusion Coefficients in Liquids

यह शोध पत्र एन्हांस्ड स्टोक्स-आइंस्टीन (ESE) मॉडल प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड मशीन लर्निंग दृष्टिकोण है जो बाइनरी लिक्विड सिस्टम में अनंत-तनुता प्रसार गुणांकों (infinite-dilution diffusion coefficients) के कड़ाई से भौतिक रूप से सुसंगत और अत्यधिक सटीक पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए स्टोक्स-आइंस्टीन समीकरण को आणविक SMILES स्ट्रिंग्स के साथ एकीकृत करता है, जो प्रक्रिया डिजाइन के लिए व्यापक रूप से लागू होने के साथ-साथ अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Jens Wagner, Zeno Romero, Kerstin Münnemann, Sebastian Schmitt, Thomas Specht, Hans Hasse, Fabian Jirasek2026-03-04
🔬 physics

Causality-Respecting Adaptive Refinement for PINNs: Enabling Precise Interface Evolution in Phase Field Modeling

यह अध्ययन जटिल, विकसित होते इंटरफेस वाले स्पैटियो-टेम्पोरल (स्थानिक-कालिक) PDEs को हल करने में फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स की सटीकता और दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए अवशेष-आधारित अनुकूली परिशोधन (residual-based adaptive refinement) के साथ कार्य-कारण-सूचित प्रशिक्षण (causality-informed training) को संयोजित करने वाला एक सहक्रियात्मक ढांचा प्रस्तावित करता है, जैसा कि एलन-चार्न फेज फील्ड मॉडलिंग में बेहतर प्रदर्शन द्वारा प्रदर्शित किया गया है।

Wei Wang, Tang Paai Wong, Haihui Ruan, Somdatta Goswami2026-03-03
💻 computer science

Wildfire Simulation with Differentiable Randers-Finsler Eikonal Solvers

यह शोध पत्र रैंडर्स-फिनस्लर मेट्रिक्स (Randals-Finsler metrics) के लिए एक अत्यधिक कुशल, GPU-त्वरित विभेदक ईकोनलल (Eikonal) सॉल्वर प्रस्तुत करता है जो एनिसोट्रोपिक दूरी क्षेत्रों (anisotropic distance fields) के ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन को सक्षम करने के लिए फास्ट स्वीपिंग को इम्पलिसिट डिफरेंशिएशन (implicit differentiation) के साथ जोड़ता है, जिसे वास्तविक दुनिया के डेटा से जंगल की आग के प्रसार मॉडल को पुनः प्राप्त करने में सफलतापूर्वक लागू किया गया है।

Barak Gahtan, Jacob Shpund, Alex M. Bronstein2026-03-03
🧬 biology

Exploring Drug Safety Through Knowledge Graphs: Protein Kinase Inhibitors as a Case Study

यह शोध पत्र एक नॉलेज ग्राफ-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो प्रोटीन काइनेज इनहिबिटर्स के प्रभावकारिता और प्रतिकूल दवा प्रतिक्रियाओं के प्रासंगिक तुलना को सक्षम करने के लिए विषम डेटा स्रोतों को एकीकृत करता है, जिससे परिकल्पना निर्माण में सहायता मिलती है और फार्माकोविजिलेंस (औषधि निगरानी) को बढ़ावा मिलता है।

David Jackson, Michael Gertz, Jürgen Hesser2026-03-03
🤖 AI

Position: AI Agents Are Not (Yet) a Panacea for Social Simulation

यह स्थिति पत्र (position paper) यह तर्क देता है कि वर्तमान LLM-आधारित एजेंट सामाजिक सिमुलेशन के लिए अभी तक एक विश्वसनीय समाधान नहीं हैं क्योंकि भूमिका निभाने की संभाव्यता (role-playing plausibility) और व्यवहारिक वैधता (behavioral validity) के बीच एक व्यवस्थित बेमेल है, और यह एक एकीकृत, ऑडिट करने योग्य ढांचे की वकालत करता है जो स्पष्ट रूप से पर्यावरण अंतःक्रियाओं, शेड्यूलिंग प्रोटोकॉल और सूचनात्मक पूर्वग्रहों (information priors) को समाहित करता है।

Yiming Li, Dacheng Tao2026-03-03