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1780 पेपर

🔢 mathematics

Optimizing Mixed Quantum Channels via Projected Gradient Dynamics

यह शोध पत्र मिश्रित क्वांटम चैनलों को कुशलतापूर्वक पहचानने और अनुकूलित करने के लिए स्टिफल मैनिफोल्ड (Stiefel manifold) और संभाव्यता सिम्प्लेक्स (probabilistic simplex) तक सीमित एक प्रक्षिप्त ग्रेडिएंट डायनेमिक्स (projected gradient dynamics) विधि प्रस्तावित करता है, जिसकी अभिसरण गारंटी ज़ारिस्की टोपोलॉजी (Zariski topology) द्वारा दी गई है और जिसे कई इनपुट-आउटपुट युग्मों वाले संख्यात्मक परिदृश्यों के माध्यम से मान्य किया गया है।

Matthew M. Lin, Bing-Ze Lu2026-07-02
🔢 mathematics

Fractal-Fractional HIV Dynamics with Mittag-Leffler Kernel: Analysis, Stability, and Numerical Simulations

यह शोध पत्र स्मृति प्रभावों (मेमोरी इफेक्ट्स) को पकड़ने के लिए मिटलैग-लेफ़लर कर्नेल के साथ अटानागा-बालेनु-कैपुटो ऑपरेटर का उपयोग करते हुए एक फ्रैक्टल-फ्रैक्शनल एचआईवी मॉडल प्रस्तावित और विश्लेषित करता है, जो उन्नत सन्निकटन विधियों और संवेदनशीलता विश्लेषणों के माध्यम से समाधान अस्तित्व, हायर्स-उलम स्थिरता और संख्यात्मक विश्वसनीयता स्थापित करता है।

Niaz Ali Shah, Samad Noeiaghdam2026-07-02
🔢 mathematics

Quantum Simulation of Stokes Flow via Schrödingerisation and Artificial Compressibility

यह शोधपत्र एक क्वांटम एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो उच्च-आयामी असंपीड्य स्टोक्स प्रवाह (incompressible Stokes flow) को कुशलतापूर्वक सिम्युलेट करने के लिए श्रोडिंगरइजेशन (Schrödingerisation) को कृत्रिम संपीड्यता (artificial compressibility) के साथ जोड़ता है, जो Qiskit पर संख्यात्मक सिमुलेशन द्वारा मान्य समस्या की आयामों में घातीय गति (exponential speedup) प्राप्त करता है।

Shi Jin, Jiaqi Tang, Qilong Zhai, Lei Zhang2026-07-02
📊 statistics

From Spectral Methods to Sample Complexity Bounds for Fourier Neural Operators

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि फूरियर न्यूरल ऑपरेटर्स, स्थिर स्पेक्ट्रल विविक्तकरणों (stable spectral discretizations) का लाभ उठाकर, बहुपद या सुचारू गैर-रेखीयताओं वाले व्यापक प्रकार के विसरणात्मक विकास समीकरणों (dissipative evolution equations) के समाधान ऑपरेटरों को कुशलतापूर्वक अनुमानित और सीख सकते हैं, जिससे इनपुट की सुगमता, डोमेन आयाम और गैर-रेखीयता की विशेषताओं पर निर्भर एकसमान सन्निकटन सीमाएं और बहुपद नमूना जटिलता गारंटी प्रदान की जा सकती है।

Nisha Chandramoorthy, Daniel Sanz-Alonso, Nathan Waniorek2026-07-02
🔢 mathematics

Physics Informed Neural Networks for Nonlinear Delay Differential Equations

यह शोध पत्र एक नवीन भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सामान्य प्रथम-क्रम गैररेखीय विलंब अवकल समीकरणों (फर्स्ट-ऑर्डर नॉनलीन डिले डिफरेंशियल इक्वेशंस) के लिए स्केलेबल, निरंतर और भौतिकी-संगत समाधान प्रदान करने हेतु एक अवकलनीय इतिहास स्विच (डिफरेंशिएबल हिस्ट्री स्विच), एक ट्रायल-सॉल्यूशन सूत्रीकरण और एक खंडित कोलोकेशन रणनीति को एकीकृत करता है।

Stone Yao, Vipin Kumar, Roberto Guglielmi2026-07-02
🔢 mathematics

A multilevel stochastic-gradient neural solver for boundary integral equations

यह शोध पत्र द्वितीय-प्रकार के सीमा अभिन्न समीकरणों (second-kind boundary integral equations) के लिए एक बहु-स्तरीय स्टोकेस्टिक-ग्रेडिएंट न्यूरल सॉल्वर प्रस्तावित करता है जो स्पेक्ट्रल बायस (spectral bias) को मल्टीग्रिड-जैसे स्मूदर (multigrid-like smoother) में बदलने के लिए क्वाड्रचर रिफाइनमेंट और फ्रीक्वेंसी प्रिंसिपल का लाभ उठाता है, जिससे समान कंडीशनिंग और ए पोस्टीओरी त्रुटि सीमाओं (a posteriori error bounds) के साथ कुशल GPU-त्वरित प्रशिक्षण प्राप्त होता है।

Bing-Ze Lu, Richard Tsai2026-07-02
🔢 mathematics

A linear, decoupled and positivity-preserving time-staggered block-centered finite difference method for the multi-species Keller-Segel chemotaxis system

यह शोध पत्र मल्टी-स्पीशीज़ केलर-सेगल सिस्टम के लिए एक परिवर्तनशील टाइम-स्टेपिंग वाले, रैखिकly इम्प्लिसिट (linearly implicit), द्वितीय-क्रम, धनात्मकता-संरक्षण (positivity-preserving) ब्लॉक-केंद्रित परिमित अंतर (finite difference) योजना का प्रस्ताव करता है, जो गणनात्मक दक्षता बढ़ाने के लिए शासन समीकरणों को डिकपल करता है और ब्लो-अप घटनाओं के सटीक अनुकरण के लिए अद्वितीय समाधान क्षमता, द्वितीय-क्रम अभिसरण और द्रव्यमान संरक्षण को कठोरता से सिद्ध करता है।

Ao Zhang, Bingyin Zhang, Hongfei Fu2026-07-02
🤖 machine learning

Accelerating Discrete Diffusion Models with Parallel-In-Time Sampling

यह शोध पत्र डिस्क्रीट डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए एक समानांतर-इन-टाइम (parallel-in-time) सैंपलिंग विधि प्रस्तुत करता है जो एक्सपोनेंशियल-फैक्टोरियल अभिसरण (exponential-factorial convergence) प्राप्त करने के लिए τ\tau-लीपिंग एल्गोरिदम के निरंतर-समय स्टोकेस्टिक इंटीग्रल रूप और पिकाड पुनरावृत्ति (Picard iteration) का लाभ उठाता है, जिससे सिंथेटिक, इमेज और टेक्स्ट कार्यों में जनरेशन की गुणवत्ता बनाए रखते हुए समय जटिलता और रनटाइम को काफी कम किया जा सकता है।

Yu Yao, Huanjian Zhou, Andi Han, Wei Huang, Masashi Sugiyama2026-07-02
🔢 mathematics

Lanczos Method for QRPA Strength Functions in Atomic Nuclei

यह शोध पत्र एक सममित लैंज़ोस विधि (symmetric Lanczos method) प्रस्तुत करता है जो परिमित-आयाम विधि (finite-amplitude method) से व्युत्पन्न एक मैट्रिक्स-मुक्त दृष्टिकोण का उपयोग करके परमाणु नाभिकों में व्यापक ऊर्जा अंतरालों पर चार्ज-चेंजिंग QRPA स्ट्रेंथ फंक्शन्स को कुशलतापूर्वक गणना करता है, जो पारंपरिक फ्रीक्वेंसी-दर-फ्रीक्वेंसी गणनाओं की तुलना में महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल लाभ प्रदान करता है।

Dong Min Roh, Chao Yang, Jonathan Engel, Matthew L. Dai2026-07-02
🤖 machine learning

GAIA: Geometry-Adaptive Operator Learning for Forward and Inverse Problems

यह शोध पत्र GAIA को प्रस्तुत करता है, जो एक ज्यामिति-अनुकूलनकारी ऑपरेटर लर्निंग मॉडल है जो सीमा और आंतरिक विशेषताओं को टोकन में एनकोड करके इंटीग्रल ट्रांसफॉर्म्स को कंडिशन करके, किसी भी मनमाने डोमेन पर फॉरवर्ड और इनवर्स पार्शियल डिफरेंशियल इक्वेशन समाधान को एकीकृत करता है, जिससे बिना पुनरप्रशिक्षण या पुनरावृत्ति अनुकूलन के अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त होती है।

Meenakshi Krishnan, Pranav Pulijala, Ke Chen, Haizhao Yang, Ramani Duraiswami2026-07-02