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यह कार्य क्वांटम और क्लासिकल रेनी (Rényi) डाइवर्जेंस पर आधारित सीमाएँ व्युत्पन्न करके और विश्लेषणात्मक एवं संख्यात्मक रूप से, पेट्ज़ (Petz) डाइवर्जेंस की तुलना में एक नए "संशोधित सैंडविच" (modified sandwich) क्वांटम रेनी डाइवर्जेंस की श्रेष्ठता को प्रदर्शित करके, क्वांटम लर्निंग एल्गोरिदम में सामान्यीकरण त्रुटि (generalization error) पर नई ऊपरी सीमाएँ स्थापित करता है।
यह शोध पत्र टोकन अनुक्रमों की अंतर्निहित भाषाई संरचना का लाभ उठाने के लिए संभाव्य भाषा ट्राइज़ (probabilistic language tries) और प्रेडिक्टिव डेल्टा कोडिंग का उपयोग करते हुए एक क्रमिक KV कैश संपीड़न ढांचा प्रस्तावित करता है, जो सैद्धांतिक रूप से टर्बोक्वांट (TurboQuant) जैसे वर्तमान प्रति-वेक्टर क्वांटाइजेशन विधियों की तुलना में क्रमों के परिमाण अधिक संपीड़न अनुपात प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र InfoChess प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्रतिकूल खेल (adversarial game) है जिसे आंशिक दृश्यता (partial observability) के तहत मल्टी-एजेंट अनुमान का अध्ययन करने के लिए एक टेस्टबेड के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जिसमें मोहरे की कैप्चरिंग को राजा के स्थान पर आधारित संभाव्य स्कोरिंग से प्रतिस्थापित किया गया है, और यह रणनीतिक सूचना नियंत्रण के विश्लेषण के लिए नए सूचना-सैद्धांतिक मेट्रिक्स के साथ सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एजेंटों की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र कम्प्यूटेशनल बाधाओं के तहत क्वांटम सहसंबंधों (quantum correlations) का विश्लेषण करने के लिए एक रूपरेखा प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कुशलतापूर्वक कार्यान्वित योग्य संचालन अत्यधिक उलझे हुए अवस्थाओं (entangled states) को प्रभावी रूप से असंबद्ध बना सकते हैं और सूचना-सैद्धांतिक एवं जटिलता-बाधित मिन-एन्ट्रॉपी (min-entropy) के मापों के बीच मजबूत अलगाव स्थापित करता है।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करके निगमनात्मक स्रोतों (deductive sources) के लिए हानिपूर्ण संपीड़न (lossy compression) की मौलिक सीमाओं को स्थापित करता है कि जब निष्ठा (fidelity) को प्रतीक-वार समानता के बजाय तार्किक समापन (logical closure) के संरक्षण द्वारा मापा जाता है, तो दर-विकृति फलन (rate-distortion function) विशेष रूप से स्रोत के अपरिहार्य मूल (irredundant core) पर निर्भर करता है, जिससे अनावश्यक परिणाम संपीड़न दक्षता के लिए अदृश्य हो जाते हैं।
यह शोध पत्र एक सैडलपॉइंट-आधारित अनुकूलन ढांचे (optimization framework) को प्रस्तुत करता है जो सामान्य मेमोरीलेस चैनलों पर लघु-पैकेट ट्रांसमिशन के लिए स्पार्स वेरिएबल-लेंथ स्टॉप-फीडबैक (VLSF) कोडों को कुशलतापूर्वक ट्यून करता है, और साथ ही एक परिष्कृत डिकोडिंग नियम का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक फिक्स्ड-थ्रेशोल्ड विधियों की तुलना में अधिक कड़े अचीवेबिलिटी बाउंड्स (achievability bounds) प्रदान करता है।
यह शोध पत्र सह-संबद्ध नॉनकोहेरेंट फेडिंग चैनलों पर परिवर्तनीय-लंबाई वाले स्टॉप-फीडबैक कोड्स के लिए एक विश्वसनीयता-गारंटीकृत डिकोडिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जिसमें चैनल मेमोरी के कारण होने वाली जटिलता को दूर करने के लिए सूचना घनत्व (इन्फॉर्मेशन डेंसिटी) पर गणना योग्य परिमित-ब्लॉकलंथ सीमाओं को व्युत्पन्न किया गया है, जिसमें गॉस-मार्कोव फेडिंग चैनलों का एक विशिष्ट संख्यात्मक विश्लेषण शामिल है।
यह शोध पत्र टेंसर कोडों के एक सामान्यीकृत वर्ग की जांच करता है, उनके गुणों का अन्वेषण करता है और टेंसर-रैंक मीट्रिक द्वारा सीमित त्रुटियों को सुधारने के लिए फाइबर-वाइज दृष्टिकोणों और लोड्रियो-ओवरबेक की विधि के एक सामान्यीकरण सहित उनके टेंसर संरचना का लाभ उठाने वाली डिकोडिंग तकनीकों का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र DeepOFDM को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रांसमिटर-रिसीवर सह-डिज़ाइन किया गया ढांचा है जो सूचना को समय-आवृत्ति पड़ोस (time-frequency neighborhoods) में फैलाने और QAM घूर्णी समरूपता (rotational symmetry) को तोड़ने के लिए एक सीखने योग्य (learnable) CNN मॉड्यूलेटर का उपयोग करता है, जिससे उच्च-गतिशीलता वाले वातावरण में विरल (sparse) या बिना पायलटों के सुदृढ़ OFDM संचार को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र एक वन-शॉट ब्रॉडकास्ट जॉइंट सोर्स-चैनल कोडिंग परिदृश्य की जांच करता है जहाँ सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि कम से कम डिकोडर्स में से एक स्रोत को पुनः प्राप्त कर ले, जो यह प्रदर्शित करता है कि विजातीय (disjoint) कोडबुक्स का उपयोग एक विशिष्ट कोडबुक विविधता लाभ प्रदान करता है और एक हाइब्रिड कोडिंग योजना प्रस्तावित करता है जो इसे चैनल विविधता के साथ इष्टतम रूप से संतुलित करके पूरी तरह से साझा या पूरी तरह से विजातीय रणनीतियों से बेहतर प्रदर्शन करती है।