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यह शोध पत्र अपूर्ण चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन के तहत ओवर-द-एयर फेडरेटेड लर्निंग में ट्रांसमिट गुणांकों और रिसीव कंबाइनिंग वेक्टर्स के लिए एक संयुक्त अनुकूलन ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो दीर्घकालिक मीन स्क्वेयर्ड एरर को कम करने और कई डेटासेट्स में मॉडल सटीकता को बनाए रखने के लिए लयापुनोव-आधारित अनुकूलन का उपयोग करता है।
यह शोधपत्र "कोफिलिंग शैटरिंग" (cofilling shattering) सिंड्रोम-पदानुक्रम को प्रस्तुत करता है जो उच्च कोसेट-लीडर भार वाले सिंड्रोम के -आयामी उपसमष्टि (subspace) को मुक्त करने के लिए आवश्यक न्यूनतम सामान्य चेक सहायता को परिमाणित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह इनवेरिएंट स्वतंत्र सिंड्रोम रिलीज और जटिल उपसमष्टि संरचनाओं के बीच अंतर करता है और समान कोडों के लिए भी चेक आधार (check basis) के चयन के प्रति महत्वपूर्ण संवेदनशीलता को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र गैर-अनुकूली (non-adaptive) एज क्वेरीज़ के माध्यम से प्रतिबंधित पहुंच के तहत रैंडम ग्राफ्स में मनमाने ढंग से रोपित (planted) सबग्राफ्स का पता लगाने की सूचना-सैद्धांतिक (information-theoretic) और एल्गोरिद्मिक सीमाओं की जांच करता है, जो सघन मोटिफ्स (dense motifs), उच्च-डिग्री वाले शीर्षों (high-degree vertices) और वैश्विक एज घनत्व जैसे संरचनात्मक तंत्रों का लाभ उठाकर विविध ग्राफ परिवारों के लिए मिलान करने वाली क्वेरी जटिलता सीमाओं को स्थापित करता है।
यह शोध पत्र एक एकीकृत ढांचे (unified framework) का प्रस्ताव करता है जो समय-परिवर्तनीय चैनलों, अपूर्ण CSI और उपयोगकर्ता विषमता (user heterogeneity) के कारण होने वाले प्रदर्शन ह्रास को कम करने के लिए GRU-आधारित टेम्पोरल चैनल अनुमान, डायनेमिक्स-अवेयर यूजर ग्रुपिंग और फिजिकल-लेयर ऑप्टिमाइज़ेशन को एकीकृत करता है, जो RIS-सहायता प्राप्त ओवर-द-एयर फेडरेटेड लर्निंग के लिए है।
यह ट्यूटोरियल रेट-डिस्टॉर्शन-परसेप्शन (RDP) सिद्धांत का एक संरचित अवलोकन प्रदान करता है, जो जनरेटिव आर्किटेक्चर या एआई-सक्षम प्रणालियों पर जोर देने के बजाय, कोडिंग-सैद्धांतिक सिद्धांतों, विभिन्न संवेदी बाधाओं के तहत RDP फलन की गणना करने की कम्प्यूटेशनल विधियों और भविष्य की अनुसंधान दिशाओं पर ध्यान केंद्रित करता है।
यह शोध पत्र नए नो-क्लोनिंग (no-cloning) प्रतिबंधों को स्थापित करके एम.बी. हेस्टिंग्स के अनुमान को सिद्ध करता है, जो यह प्रदर्शित करते हैं कि जब प्रत्येक भौतिक वाहक को की प्रायिकता के साथ स्वतंत्र रूप से मिटा दिया जाता है, तो से अधिक की प्रायिकता के साथ क्वांटम सूचना को पूर्णतः पुनर्प्राप्त करना असंभव है।
यह शोध पत्र कर्नेलाइज़्ड लीनियर अटेंशन (KATA) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो लीनियर अटेंशन में क्षमता-हस्तक्षेप ट्रेडऑफ (capacity-interference tradeoff) को हल करने के लिए सिमेट्रिक कोन्स और रैंक-वन PSD फीचर्स का लाभ उठाता है, जिससे कम KV-कैश ओवरहेड के साथ निकट-पूर्ण दीर्घ-रेंज प्रदर्शन बनाए रखते हुए बेहतर एसोसिएटिव रिकॉल और FlashAttention-2 की तुलना में काफी अधिक थ्रूपुट प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र फिजिकल एआई (physical AI) में कंपोजिशनल सिमेंटिक कम्युनिकेशन के लिए एक ऐसे ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सिमेंटिक कंपोजिशन को औपचारिक रूप देने के लिए कैटेगरी थ्योरी (category theory) का और मल्टी-डिवाइस कोआर्डिनेशन को अनुकूलित करने के लिए गेम थ्योरी (game theory) का लाभ उठाता है, जिससे उच्च इन्फरेंस सटीकता बनाए रखते हुए बैंडविड्थ और लेटेंसी में महत्वपूर्ण कमी आती है।
यह शोध पत्र एक -बिंदु समुच्चय के प्रत्येक बिंदु के चारों ओर एक भरे हुए अक्ष-समानांतर घन कंकाल (axis-parallel cube skeleton) वाले एक परिमित जालक समुच्चय (finite lattice set) के न्यूनतम क्रम के खुले एंडपॉइंट निचली सीमा (open endpoint lower bound) को हल करता है, जो मिडपॉइंट अनुमानों, एक लेबल किए गए शेयरर के प्रोजेक्शन असमानता (Shearer's projection inequality), और एक मजबूत इंडक्शन रणनीति को मिलाकर स्थिरांकों तक के आकार को स्थापित करता है जो डायैडिक पिजनहोल नुकसानों से बचता है।
यह शोध पत्र यह सिद्ध करके एक दशक पुराने खुले प्रश्न को हल करता है कि मूल, गैर-सामान्यीकृत बाइनरी इটারেटिव हार्ड थ्रेशोल्डिंग (BIHT) एल्गोरिदम शोर रहित 1-बिट संपीड़ित सेंसिंग (compressed sensing) में इष्टतम अभिसरण (convergence) प्राप्त करता है, जबकि यह भी प्रदर्शित करता है कि साइन भ्रष्टाचार (sign corruptions) की उपस्थिति में स्थिर अंतिम-इटरेशन अभिसरण सुनिश्चित करने के लिए प्रति-इटरेशन सामान्यीकरण एल्गोरिदम के रूप में आवश्यक हो जाता है।