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📊 statistics

One-Bit Distributed Mean Estimation with Unknown Variance

यह शोध पत्र अज्ञात प्रसरण (variance) वाले वितरित माध्य अनुमान (distributed mean estimation) के लिए सरल गैर-अनुकूलित (non-adaptive) और अनुकूलित (adaptive) 1-बिट संचार प्रोटोकॉल का प्रस्ताव और विश्लेषण करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि अनुकूलित योजनाएं सममित लघु-उन्नतोदर (symmetric log-concave) वितरणों के लिए स्पर्शोन्मुखी रूप से इष्टतम माध्य वर्ग त्रुटि (Mean Squared Error) प्राप्त करती हैं और कई सामान्य वितरणों के लिए गैर-अनुकूलित विधियों से स्पष्ट रूप से बेहतर प्रदर्शन करती हैं।

Ritesh Kumar, Shashank Vatedka2026-06-24
🔢 mathematics

Diversity vs Degrees of Freedom in Gaussian Fading Channels

यह शोध पत्र एक भट्टाचर्या-फ्रंटियर निर्माण (Bhattacharyya-frontier construction) का उपयोग करते हुए एक सामान्यीकृत द्वि-चरणीय ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो स्पष्ट रूप से विशिष्ट क्षमता और विविधता गेज (capacity and diversity gauges) तथा उनके संगत परमाणु गुणांकों (atom coefficients) की पहचान करता है, जिससे विभिन्न सुसंगत और असंगत गाऊसी फेडिंग चैनलों (coherent and noncoherent Gaussian fading channels) में स्वतंत्रता की डिग्री और विविधता के विश्लेषण को एकीकृत किया जा सके जहाँ शास्त्रीय परिभाषाएँ विफल हो जाती हैं।

Mahesh Godavarti2026-06-24
⚡ electrical engineering

An Empirical Study of Entropy-Conserving Binarization in H.264/AVC CABAC

यह शोध पत्र अनुभवजन्य रूप से यह प्रदर्शित करता है कि जबकि एंट्रॉपी-कंजर्विंग बाइनराइजेशन (ECB), बिन काउंट दक्षता के बजाय बेहतर कॉन्टेक्स्ट एलोकेशन का लाभ उठाकर H.264/AVC CABAC में सिंगल-कॉन्टेक्स्ट हफमैन कोडिंग से बेहतर प्रदर्शन करता है, यह अपने वर्तमान O(N*m) कार्यान्वयन के कारण 7–10 गुना महत्वपूर्ण डिकोडर लेटेंसी दंड (पेनल्टी) का सामना करता है, जो यह सुझाव देता है कि इसकी पूर्ण क्षमता को प्राप्त करने के लिए एक अनुकूलित इंटरलीव्ड वेरिएंट आवश्यक है।

Vinamra Singh2026-06-24
🔢 mathematics

Importance Sampling for Event Discovery via Guesswork

यह शोध पत्र महत्व नमूनाकरण (importance sampling) के लिए एक नए ढांचे का प्रस्ताव करता है जो प्रायिकता अनुमान के लिए उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक प्रसरण न्यूनीकरण (variance minimization) के बजाय, एक "अनुमान" (guesswork) घातांक को कम करके दुर्लभ-घटना प्रक्षेप पथों (rare-event trajectories) की तीव्र खोज को प्राथमिकता देता है, जो एंट्रॉपी और सापेक्ष एंट्रॉपी को संयोजित करता है।

Asaf Cohen2026-06-24
🔢 mathematics

Time-varying Wireless Channel Tracking with Online Parameter Learning via the Birth-Death-Drift Model

यह शोध पत्र BDD-VAMP-EM का प्रस्ताव करता है, जो एक पूर्णतः स्वचालित एल्गोरिदम है जो वेक्टर AMP और एक्सपेक्टेशन-मैक्सिमाइजेशन को संयोजित करता है ताकि i.i.d. गॉसियन सेंसिंग मैट्रिसेस और सटीक पैरामीटर ज्ञान की आवश्यकता को समाप्त करके मौजूदा बर्थ-डेथ-ड्रिफ्ट-आधारित चैनल ट्रैकिंग विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके, जिससे गतिशील मैसिव MIMO परिवेशों में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Tiancheng Gao, Mohamed Akrout, Faouzi Bellili, Amine Mezghani2026-06-24
🔬 condensed matter

First-Order Recoverability Collapse in Self-Referential Information Decoders

यह शोध पत्र स्थापित करता है कि निरंतर ओवरलोड के तहत, स्व-संदर्भित सूचना डिकोडर द्वि-स्थिरता (बाइस्टेबिलिटी), हिस्टेरेसिस और अपरिवर्तनीय एंट्रॉपी उत्पादन द्वारा चिह्नित एक प्रथम-क्रम रिकवरेबिलिटी पतन (फर्स्ट-ऑर्डर रिकवरेबिलिटी कोलैप्स) से गुजरते हैं, जहाँ प्रमाणन के बिना बढ़ा हुआ थ्रूपुट विफलता को त्वरित करता है और सरल भार में कमी संचालन को बहाल नहीं कर सकती है।

Pieter van Rooyen2026-06-24
🤖 machine learning

From Markov to Laplace: How Mamba In-Context Learns Markov Chains

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सिंगल-लेयर मंबा (Mamba) मॉडल इन-कॉन्टेक्स्ट (in-context) मार्कोव श्रृंखलाओं के लिए इष्टतम लाप्लासियन स्मूथिंग एस्टिमेटर (Laplacian smoothing estimator) को कुशलतापूर्वक सीख सकते हैं, जो सैद्धांतिक रूप से मंबा की कन्वोल्यूशन-आधारित वास्तुकला और बेयज़/मिनिमैक्स इष्टतम सांख्यिकीय अनुमान के बीच पहला औपचारिक संबंध स्थापित करता है।

Marco Bondaschi, Nived Rajaraman, Xiuying Wei, Kannan Ramchandran, Razvan Pascanu, Caglar Gulcehre, Michael Gastpar, Ash (…)2026-06-23
🔢 mathematics

Semidefinite lower bounds for covering codes

यह शोध पत्र विभिन्न मापदंडों में नए रिकॉर्ड स्थापित करने के लिए लासेरे-प्रेरित बाधाओं (Lasserre-inspired constraints), सममिति न्यूनीकरण (symmetry reduction) और उन्नत उद्देश्य फलनों (improved objective functions) जैसी उन्नत तकनीकों को एकीकृत करके, कवरिंग कोड्स के न्यूनतम आकार, Kq(n,r)K_q(n,r), के लिए सुदृढ़ सेमीडेफिनेट प्रोग्रामिंग निचली सीमाओं (semidefinite programming lower bounds) को प्रस्तुत करता है।

Dion Gijswijt, Sven Polak2026-06-23
🔢 mathematics

Let's Measure Information Step-by-Step: AI-Based Evaluation Beyond Vibes

यह शोध पत्र एक सुदृढ़, ग्राउंड-ट्रुथ-मुक्त (ground-truth-free) AI मूल्यांकन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो प्रतिकूल हेरफेर (adversarial manipulation) के विरुद्ध प्रभावशीलता बनाए रखने के लिए रणनीतिक प्रॉम्प्टिंग और टोटल वेरिएशन डिस्टेंस (total variation distance) जैसे f-डाइवर्जेंस के माध्यम से म्यूचुअल इंफॉर्मेशन एस्टिमेशन का लाभ उठाता है।

Zachary Robertson, Sanmi Koyejo2026-06-23
🔢 mathematics

Explicit Factorization of Xn−1X^n-1 over Zpe\mathbb{Z}_{p^e} via Cofactor-Free Single-Seed Hensel Lifting

यह शोध पत्र एक 'आइडियल डेरिवेशन मोड्यूलो प्रिंसिपल' (Ideal Derivation Modulo Principle) और एक 'कोफैक्टर-मुक्त हेन्सेल लिफ्टिंग' (cofactor-free Hensel lifting) तकनीक को पेश करके Zpe\mathbb{Z}_{p^e} पर Xn−1X^n-1 को स्पष्ट रूप से गुणनखंडित करने के लिए एक अत्यधिक कुशल ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो शास्त्रीय विधियों की कम्प्यूटेशनल बाधाओं को समाप्त करता है, और प्रति-परत लगभग स्थिर जटिलता तथा मौजूदा कार्यान्वयनों की तुलना में महत्वपूर्ण गति वृद्धि प्राप्त करता है।

Yongchao Wang, Yang Ding, Jiansheng Yang, Zhiqiu Huang2026-06-23