1378 पेपर
यह शोध पत्र एम-इन्फॉर्मेशन (M-information) प्रस्तुत करता है, जो जटिल गतिशील प्रणालियों में उच्च-क्रम सूचना एकीकरण को परिमाणित करने के लिए कॉनवेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन पर आधारित एक स्केलेबल और शोर-प्रतिरोधी एस्टिमेटर है, जो न्यूरोनल आबादी में क्रिटिकल व्यवहार और न्यूरोइमेजिंग डेटा में चेतना की अवस्थाओं का विश्लेषण करने में अपनी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) के लिए पूर्व में प्रस्तावित एक मल्टी-बिट जनरेटिव वॉटरमार्किंग योजना, वर्स्ट-केस फॉल्स-अलार्म बाधाओं के तहत उप-इष्टतम (सबऑप्टिमल) है और दो नए एनकोडिंग-डिकोडिंग निर्माण पेश करता है जो मिस-डिटेक्शन प्रायिकता पर सैद्धांतिक निचली सीमा (थ्योरेटिकल लोअर बाउंड) को प्राप्त करते हैं, जिससे इष्टतम वॉटरमार्किंग प्रदर्शन का पूर्णतः लक्षण वर्णन होता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि रिस्ट्रिक्टेड सिंड्रोम डिकोडिंग, जो क्रॉस (CROSS) सिग्नेचर स्कीम का सुरक्षा आधार है, को कोड-आधारित और लैटिस-आधारित दोनों समस्याओं में घटाया जा सकता है, जिससे संभावित हमले के वेक्टरों का विस्तार होता है और योजना की सुरक्षा में नई अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि प्राइम फील्ड्स पर वर्स्ट-केस ऑप्टिमल पॉलिनॉमियल इंटरसेक्शन इंस्टेंस के लिए, डिकोडेड क्वांटम इंटरफेरोमेट्री एल्गोरिदम द्वारा प्राप्त सेमीसर्कल लॉ से एसिम्प्टोटिक रूप से बेहतर समाधान मौजूद हैं, जो कि सीक्रेट शेयरिंग स्कीम्स की लोकल लीकेज रेजिलिएंस के साथ संबंधों का लाभ उठाकर स्थापित किया गया एक परिणाम है।
यह शोध पत्र सामान्यीकृत वेंडरमोंड मैट्रिसेस (generalized Vandermonde matrices) से व्युत्पन्न रिकर्सिव और नॉन-रिकर्सिव नियर-एमडीएस (NMDS), नॉन-रिकर्सिव एमडीएस (MDS) और इनवोल्यूटरी एमडीएस/एनएमडीएस (MDS/NMDS) मैट्रिसेस के साथ-साथ एनएमडीएस (NMDS) कोड से संबंधित मौलिक परिणामों को सिद्ध करते हुए, दोनों रिकर्सिव और नॉन-रिकर्सिव नियर-एमडीएस (NMDS) मैट्रिसेस के लिए प्रत्यक्ष निर्माण विधियों को प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र इनजेक्टिविटी (injectivity) के लिए आवश्यक प्रोजेक्शन आयाम (projection dimension) पर बेहतर सीमाएं स्थापित करके और ऐसे प्रोजेक्शन मैट्रिसेस का निर्माण करके सॉर्टिंग-आधारित परम्यूटेशन-इनवेरिएंट एम्बेडिंग्स (sorting-based permutation-invariant embeddings) के सिद्धांत को आगे बढ़ाता है जो इनपुट आयाम से स्वतंत्र रहते हुए बिंदुओं की संख्या पर द्विघात रूप से (quadratically) निर्भर बाय-लिप्सचिट्ज़ डिस्टॉर्शन (bi-Lipschitz distortion) प्राप्त करते हैं।
यह शोध पत्र गॉसियन चैनलों के लिए एक सामान्यीकृत बहुआयामी शक्ति प्रतिबंध मॉडल प्रस्तुत करता है जो मौजूदा शक्ति सीमाओं को एकीकृत करता है और परिष्कृत स्पर्शोन्मुखी विश्लेषण के माध्यम से न्यूनतम औसत त्रुटि संभाव्यता का एक सटीक लक्षण वर्णन प्रदान करता है, जिससे उन्नत मॉड्यूलेशन और शेपिंग योजनाओं के लिए सटीक बेंचमार्क प्राप्त होते हैं।
यह शोध पत्र एक नवीन "इनपुट-ड्रिवन मार्कोव टिपिकैलिटी" ढांचे को पेश करते हुए, जो सीधे चैनल की मार्कोव संरचना का लाभ उठाता है और पारंपरिक स्वतंत्रता-आधारित ब्लॉक-मार्कोव कोडिंग तर्कों से आगे बढ़ता है, स्ट्रिक्टली कॉज़ल एनकोडर्स वाले मार्कोव चैनलों पर प्राप्त करने योग्य संयुक्त स्रोत-चैनल वितरणों के लिए सिंगल-लेटर इनर और आउटर बाउंड्स स्थापित करता है।
यह शोधपत्र एक टनलिंग-संवर्धित सिमुलेटेड एनीलिंगिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो शॉर्ट-ब्लॉक LDPC कोड्स के निर्माण के लिए पैरिटी-चेक मैट्रिसेस को अनुकूलित करता है, जो रैंडम कोड्स की तुलना में महत्वपूर्ण SNR लाभ और PEG के निकट प्रदर्शन प्राप्त करता है, साथ ही यह भी प्रकट करता है कि संरचनात्मक सुधार हमेशा सीधे डिकोडिंग लाभ में परिवर्तित नहीं होते हैं।
यह शोध पत्र प्रस्तावित करता है कि बड़े भाषा मॉडल लॉस़ी कम्प्रेशन (lossy compression) के उदाहरण के रूप में कार्य करते हैं जो प्री-ट्रेनिंग के दौरान इंफॉर्मेशन बॉटलनेक बाउंड (Information Bottleneck bound) के करीब पहुँचते हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक मॉडल की कम्प्रेशन इष्टतमता (compression optimality) और सूचना सामग्री विविध बेंचमार्क पर इसके डाउनस्ट्रीम प्रदर्शन की भविष्यवाणी कर सकती है।