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यह शोध पत्र जेनेरेटिव कम्युनिकेशंस (GenCom) को एक नए 6G प्रतिमान (paradigm) के रूप में प्रस्तुत करता है जहाँ बड़े AI मॉडल अर्थ संबंधी समझ और सामग्री निर्माण को संचालित करते हैं, जो संचार को बिट-दर-बिट ट्रांसमिशन के बजाय नियंत्रित संश्लेषण (controlled synthesis) के रूप में पुनर्परिभाषित करते हैं ताकि अत्यंत कुशल, सुदृढ़ और बुद्धिमान नेटवर्किंग प्राप्त की जा सके।
यह शोध पत्र एक सिग्नल स्पेस-ट्रांसफॉर्म्ड एक्सपेक्टेशन प्रोपेगेशन डिटेक्टर प्रस्तावित करता है जो एक लीनियर चैनल शॉर्टनिंग फिल्टर और एक रिड्यूस्ड-मेमोरी BCJR डिटेक्टर के बीच पुनरावृत्ति करता है, जो मजबूत इंटर-सिंबल इंटरफेरेंस वाले चैनलों में सिंबल डिटेक्शन के लिए महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ (6 dB तक) और बेहतर जटिलता ट्रेड-ऑफ प्राप्त करने के लिए एक जानबूझकर किए गए इनिशियलाइजेशन मिसमैच का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र जेन्सन-शैनन डाइवर्जेंस (Jensen-Shannon divergence) को एक अनिश्चित डाइवर्जेंस से बदलकर गुटमैन टू-सैंपल टेस्ट का सामान्यीकरण करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि हालांकि ऐसे सभी डाइवर्जेंस टेस्ट इष्टतम प्रथम-क्रम त्रुटि घातांक (first-order error exponent) प्राप्त करते हैं, लेकिन जो इनवेरिएंट डाइवर्जेंस का उपयोग करते हैं वे गुटमैन टेस्ट के द्वितीय-क्रम के एसिम्प्टोटिक प्रदर्शन से भी मेल खाते हैं।
यह शोध पत्र संभाव्यतात्मक अनुमान (possibilistic inference) के लिए एक मानक अद्यतन नियम स्थापित करता है, जो सूचना-संरक्षण और स्वयंसिद्ध दृष्टिकोणों दोनों से व्युत्पन्न है, जो उत्पाद (product) और सुप्रीमम नॉर्मलाइजेशन (supremum normalization) के माध्यम से पूर्व (prior) और संभावना (likelihood) को संयोजित करता है और एपिस्टेमिक स्ट्रेंथ (epistemic strength) को नियंत्रित करने के लिए एक लर्निंग-रेट पैरामीटर पेश करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि जबकि दर-स्तर का सिद्धांत (rate-level theory) वितरण परीक्षण की स्पर्शोन्मुखी नमूना जटिलता (asymptotic sample complexity) को निर्धारित करता है, समान रूप से दर-इष्टतम परीक्षणों के बीच अंतर करने, प्रभावी सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात को प्रकट करने और एकरूपता एवं अंशांकन परीक्षण जैसे अनुप्रयोगों में व्यावहारिक पैरामीटर विकल्पों का मार्गदर्शन करने के लिए सटीक स्थिरांक (sharp constants) अत्यंत महत्वपूर्ण हैं।
यह शोध पत्र लोकल कोऑर्डिनेट-वाइज लीनियर (LCL) ढांचे को रो-स्पैन कंस्ट्रेंड (row-span constrained) संस्करण तक विस्तारित करके त्रुटि-सुधार कोडों के रैंडम एन्सेम्बल्स के लिए प्रॉक्सिमिटी गैप्स में सुधार करता है, जिससे सबस्पेस डिज़ाइन कोडों से इष्टतम मापदंडों का ब्लैक-बॉक्स ट्रांसफ़र सक्षम होता है और पूर्व प्रॉक्सी-आधारित दृष्टिकोणों से जुड़े मापदंड नुकसान को समाप्त किया जाता है।
यह शोध पत्र मल्टीपाथ डेटा एसोसिएशन में बिलीफ प्रोपेगेशन के लिए पहला पूर्ण अभिसरण प्रमाण (convergence proof) प्रदान करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एल्गोरिदम एक अद्वितीय फिक्स्ड पॉइंट पर अभिसरित होता है और मौजूदा मल्टीपल-डिटेक्शन मल्टीपल-हाइपोथेसिस ट्रैकर्स की तुलना में एक अनुकूल सटीकता-दक्षता व्यापार-बंद (accuracy-efficiency trade-off) प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र मल्टी-यूज़र MISO नेटवर्क में डायनेमिक मेटासरफेस एंटेना के लिए एक एडेप्टिव रेडियस लोरेंत्ज़ियन कंस्ट्रेंड होलोग्राफी (ARLCH) एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जो कुल ट्रांसमिट पावर को कम करने के लिए DMA वेट्स को अनुकूलित करता है और विशेष रूप से उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ने पर मौजूदा बेंचमार्क से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक सूचना-सैद्धांतिक ढांचे और "मोटर इंफॉर्मेशन स्पेस" को प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि इस धारणा के विपरीत कि अधिक शारीरिक स्वतंत्रता अभिव्यक्ति को बढ़ाती है, दो-डिग्री-ऑफ-फ्रीडम वाला रोबोटिक गर्दन, ऊर्जा लागत को न्यूनतम करते हुए सूचना संचरण को अधिकतम करके इष्टतम संचार दक्षता प्राप्त करता है, जबकि तीसरा डिग्री-ऑफ-फ्रीडम जोड़ने से एक "मॉर्फोलॉजिकल इंफॉर्मेशन बॉटलनेक" उत्पन्न होता है जो उच्च ऊर्जा व्यय के बावजूद स्पष्टता को कम कर देता है।
यह शोधपत्र चरम दूरी के मामलों में अधिकतम-आकार के शूबर्ट सबस्पेस कोडों के लिए दो कॉम्बिनेटोरियल निर्माण प्रस्तुत करता है, जो आंशिक स्प्रेड्स और -जॉनसन ग्राफ के कलरिंग्स के साथ डायरेक्ट-सम डिकम्पोजिशन, तथा एक्सटेंशन फील्ड्स पर इवेसिव और स्कैटरड सबस्पेस से फील्ड रिडक्शन का उपयोग करते हैं।