🔬 physics

VesNet: Neural network accelerated solver for simulating Stokesian vesicle suspensions

VesNet एक GPU-त्वरित हाइब्रिड न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क है जो जटिल द्रव-संरचना अंतःक्रियाओं का अनुमान लगाते हुए और सीमा पुनर्रूपण (boundary reparameterization) एवं सुदूर-क्षेत्र हाइड्रोडायनामिक्स (far-field hydrodynamics) के लिए पारंपरिक विधियों को बनाए रखते हुए, 2D स्टोक्सियन वेसिकल सस्पेंशन के अनुकरण में 100x से अधिक की गति वृद्धि प्राप्त करता है, जिससे सीमित कम्प्यूटेशनल संसाधनों पर भी कुशल बड़े पैमाने के अनुकरण संभव हो पाते हैं।

Shan Zhong, Gokberk Kabacaoglu, George Biros2026-06-25
💻 computer science

FinMamba: Market-Aware Graph Enhanced Multi-Level Mamba for Stock Movement Prediction

FinMamba एक नवीन Mamba-GNN फ्रेमवर्क है जो एक मार्केट-एडेप्टिव डायनेमिक ग्राफ और एक मल्टी-लेवल सिलेक्टिव मैकेनिज्म का उपयोग करके वित्तीय डेटा के कम सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो और गतिशील जटिलता की चुनौतियों का समाधान करता है ताकि उच्च दक्षता और कम मेमोरी खपत के साथ स्टेट-ऑफ-द-आर्ट स्टॉक मूवमेंट प्रेडिक्शन प्राप्त किया जा सके।

Yifan Hu, Peiyuan Liu, Yuante Li, Dawei Cheng, Naiqi Li, Tao Dai, Jigang Bao, Shu-Tao Xia2026-06-24
🤖 AI

A Coopetitive-Compatible Data Generation Framework for Cross-silo Federated Learning

यह शोध पत्र CoCoGen का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो सामाजिक कल्याण को अधिकतम करने के लिए अंतर-संगठनात्मक प्रतिस्पर्धा और सांख्यिकीय विषमता को मॉडल करके क्रॉस-सिलो फेडरेटेड लर्निंग को अनुकूलित करने हेतु जनरेटिव एआई (generative AI) और संभावित गेम थ्योरी (potential game theory) का लाभ उठाता है।

Thanh Linh Nguyen, Quoc-Viet Pham2026-06-24
📊 statistics

A Step Towards Inherently Interpretable Causal Machine Learning Models For Decision Support

यह शोध पत्र क्रॉस-सेक्शनल डेटा के लिए पारदर्शी, कारण-आधारित (कॉज़ली ग्राउंडेड) निर्णय सहायता प्रदान करने हेतु अंतर्निहित व्याख्या योग्य मॉडलों के साथ कॉज़ल मशीन लर्निंग को एकीकृत करने का प्रस्ताव करता है, जो सटीक भविष्यवाणी और विश्वसनीय 'व्हाट-इफ' (क्या-होता-यदि) परिदृश्य विश्लेषण दोनों को सक्षम बनाता है।

David Zapata Gonzalez2026-06-24
🤖 AI

Scaling Laws for Task-Specific LLM Distillation

यह शोध पत्र मात्रात्मक वित्त (क्वांटिटेटिव फाइनेंस) में डोमेन-विशिष्ट LLM डिस्टिलेशन के लिए अनुभवजन्य स्केलिंग लॉ (एम्पिरिकल स्केलिंग लॉ) स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि संपीड़न (कंप्रेशन) अनुमानित रूप से इन-डोमेन प्रदर्शन को कम करता है, चेन-ऑफ-थॉट सुपरविजन उस सामान्य ज्ञान को प्रभावी ढंग से पुन: प्राप्त करता है जो संरचनात्मक छंटाई (स्ट्रक्चरल प्रूनिंग) के तहत अन्यथा समाप्त हो जाता।

Lavinia Ghita, Dhruv Desai, Ioana Boier2026-06-24
🌀 nonlinear sciences

PyTorchFire: A GPU-Accelerated Wildfire Simulator with Differentiable Cellular Automata

यह शोध पत्र PyTorchFire प्रस्तुत करता है, जो एक GPU-त्वरित, ओपन-सोर्स वाइल्डफायर सिम्युलेटर है जो मिलीसेकंड-स्तर की कम्प्यूटेशनल दक्षता और वास्तविक समय के पैरामीटर अंशांकन (कैलिब्रेशन) प्राप्त करने के लिए एक डिफरेंशिएबल सेलुलर ऑटोमेटा मॉडल का उपयोग करता है, जिससे यह वाइल्डफायर भविष्यवाणी और प्रबंधन के लिए सटीकता, स्थिरता और सामान्यीकरण के मामले में पारंपरिक CPU-आधारित सिम्युलेटरों और सुपरवाइज्ड लर्निंग सरोगेट्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Zeyu Xia, Sibo Cheng2026-06-23
💻 computer science

A hybrid global local computational framework for ship hull structural analysis using homogenized model and graph neural network

यह अध्ययन एक हाइब्रिड कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कुशल वैश्विक जहाज हल (शिप हल) विश्लेषण के लिए एक होमोजेनाइज्ड इक्विवेलेंट सिंगल-लेयर मॉडल को एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के साथ जोड़ता है, जिससे विस्तृत स्थानीय तनाव और विस्थापन क्षेत्रों का तेजी से और सटीक रूप से पूर्वानुमान लगाया जा सके, और इस प्रकार अनुकूलन के लिए उपयुक्त उच्च-सटीकता वाला संरचनात्मक मूल्यांकन सक्षम किया जा सके।

Yuecheng Cai, Jasmin Jelovica2026-06-23
🔢 mathematics

SoliDualSPHysics: An extension of DualSPHysics for solid mechanics with hyperelasticity, plasticity, and fracture

यह शोध पत्र SoliDualSPHysics को प्रस्तुत करता है, जो DualSPHysics का एक नवीन ओपन-सोर्स, GPU-त्वरित विस्तार है, जो स्पष्ट दरार ट्रैकिंग (explicit crack tracking) के बिना विरूप्य ठोस पदार्थों (deformable solids) में हाइपरइलास्टिसिटी, फाइनाइट-स्ट्रेन प्लास्टिसिटी और भंगुर फ्रैक्चर के एकीकृत, बड़े पैमाने के सिमुलेशन को सक्षम करने के लिए एक टोटल लैग्रेंजियन फॉर्मूलेशन और फेज-फील्ड दृष्टिकोण का उपयोग करता है।

Mohammad Naqib Rahimi, George Moutsanidis2026-06-23
🤖 machine learning

Probabilistic Retrofitting of Learned Simulators

यह शोध पत्र निरंतर रैंक प्रायिकता स्कोर (CRPS) का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित नियतात्मक (deterministic) PDE सिम्युलेटर्स को संभाव्य मॉडलों में रेट्रोफिट करने के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल, आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic) विधि प्रस्तुत करता है, जो शून्य से पुनप्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्राप्त करता है।

Cristiana Diaconu, Miles Cranmer, Richard E. Turner, Tanya Marwah, Payel Mukhopadhyay2026-06-23
🤖 machine learning

Physics-Guided Dual-Stream Heterogeneous Graph Neural Network for Predicting Full-Field Structural Response of Stiffened Panels

यह शोध पत्र एक फिजिक्स-गाइडेड ड्यूल-स्ट्रीम हेट्रोजेनियस ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (DS-HGNN) प्रस्तुत करता है जो विभिन्न ज्यामिति और लोडिंग स्थितियों वाले स्टिफन्ड पैनलों के लिए फुल-फील्ड स्ट्रेस और डिस्प्लेसमेंट की भविष्यवाणी करने में बेहतर सटीकता और डेटा दक्षता प्राप्त करता है, जो इसके मैसेज-पासिंग आर्किटेक्चर में स्ट्रक्चरल फिजिक्स को प्रभावी ढंग से एकीकृत करके मौजूदा बेंचमार्क मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yuecheng Cai, Jasmin Jelovica2026-06-23