1792 पेपर
यह शोध पत्र एक सर्वसम्मति-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो उच्च-आयामी ऊर्जा परिदृश्यों के लिए सरोगेट मॉडल के निर्माण और नमूने उत्पन्न करने की मिनीमैक्स अनुकूलन समस्या को हल करने हेतु फेज़ स्पेस अन्वेषण को पोस्टीरियर-रेसिड्यूअल-आधारित अनुकूली नमूनाकरण के साथ एकीकृत करता है, जिससे जटिल जैव-आणविक प्रणालियों में मुक्त ऊर्जा सतहों के कुशल सन्निकटन को प्रभावी रूप से सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र बोल्ट्ज़मैन-बीजीके (Boltzmann-BGK) समीकरण के लिए एक नवीन हाइब्रिड एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो भौतिक स्थान में एक नोडल डिस्कंटीन्यूअस गालर्किन विधि को वेग स्थान में एक रैंक-अनुकूली अपघटन (rank-adaptive decomposition) के साथ जोड़ता है, और विभिन्न गैस काइनेटिक्स व्यवस्थाओं में सुदृढ़, उच्च-क्रम सटीकता और कम कम्प्यूटेशनल जटिलता प्राप्त करने के लिए मल्टीस्केल इम्प्लिसिट इंटीग्रेटर्स का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र लीस्ट-स्क्वेयर्स सूत्रीकरणों और ग्रेडिएंट फ्लो पर आधारित एक नवीन वेरिएशनल ढांचे को प्रस्तुत करता है जो आंशिक अवकल समीकरणों (PDE) के समाधानों की गणनीयता और गणनात्मक जटिलता का कठोरता से विश्लेषण करने के लिए, कोएर्सिविटी (coercivity) और कॉनवेक्सिटी (convexity) जैसे संरचनात्मक गुणों को बहुपद-समय सन्निकटन योग्यता बनाम जटिलता विस्फोट की शर्तों से जोड़ता है।
यह शोध पत्र एक्सीलरेटेड नॉइज़ी पावर मेथड का एक बेहतर, वर्स्ट-केस ऑप्टिमल विश्लेषण प्रस्तुत करता है जो प्रतिबंधात्मक शोर स्थितियों को शिथिल करता है, जिससे गैर-एक्सीलरेटेड विधियों के तुलनीय संचार लागत के साथ पहला प्रमाणित एक्सीलरेटेड विकेंद्रीकृत पीसीए एल्गोरिदम सक्षम होता है।
यह शोधपत्र सतह स्टोक्स समस्या (surface Stokes problem) के लिए एक नई सटीक रूप से डाइवर्जेंस-मुक्त (divergence-free) स्कॉट-वोगेलियस (Scott-Vogelius) परिमित तत्व विधि (finite element method) प्रस्तुत और विश्लेषित करता है जो घुमावदार क्लफ-टोचर त्रिकोणीकरण (Clough-Tocher triangulations) पर स्पर्शरेखीयता (tangentiality) और असंपीड्यता (incompressibility) को एक साथ लागू करती है, जो पिछले मैक्रो-एलिमेंट-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में एक सरल कार्यान्वयन और इष्टतम अभिसरण (optimal convergence) प्रदान करती है।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि बाधाओं वाले अधिकतम संभावना अनुमान (Maximum Likelihood Estimation) और न्यूनतम वर्ग (Least Squares) समस्याओं में लैग्रेंज मल्टीप्लायर्स (Lagrange multipliers) नमूना आकार बढ़ने के साथ शून्य की ओर अभिसरित होते हैं, जो एक ऐसा सांख्यिकीय अंतर्दृष्टि है जो अनुकूलन एल्गोरिदम को शून्य मल्टीप्लायर्स के साथ आरंभ करने को न्यायसंगत ठहराता है और डीप लर्निंग जैसे उच्च-आयामी परिवेशों में भी दंड-आधारित (penalty-based) विधियों की व्यावहारिक सफलता की व्याख्या करता है।
यह शोध पत्र AttentionCap प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल है जिसमें एक ग्राम प्रतिनिधित्व ढांचा (Gram representation framework) और भौतिकी-संरेखित अटेंशन तंत्र (physics-aligned attention mechanisms) शामिल हैं, जो कई प्रोसेस नोड्स में फुल-चिप कैपेसिटेंस निष्कर्षण के लिए मौजूदा CNN विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता और काफी तेज़ इन्फरेंस प्राप्त करता है और इसमें मजबूत हस्तांतरणीयता (transferability) है।
यह शोध पत्र PROMISE प्रस्तुत करता है, जो एक स्वचालित प्रिसिजन ट्यूनिंग टूल है जो संख्यात्मक अनुप्रयोगों के लिए इष्टतम मिश्रित-परिशुद्धता फ्लोटिंग-पॉइंट कॉन्फ़िगरेशन की पहचान करने के लिए एक कंटेनराइज्ड, समानांतर खोज ढांचे का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि सटीकता से समझौता किए बिना परिशुद्धता को कम करके महत्वपूर्ण प्रदर्शन और दक्षता लाभ प्राप्त करना संभव है।
यह शोध पत्र आंशिक द्वार (पार्शियल अपर्चर) परिदृश्यों में प्रकीर्णित तरंग क्षेत्रों (स्कैटर्ड वेवफील्ड्स) से अत्यधिक दोलनशील माध्यम प्रोफाइल्स के सटीक पुनर्निर्माण को सक्षम करने के लिए, इनवर्स हेल्महोल्ट्ज़ समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल करने हेतु एक प्लग-एंड-प्ले एलुसिडेटेड डिफ्यूजन मॉडल के साथ संयुक्त मल्टीस्केल फूरियर न्यूरल ऑपरेटर (MscaleFNO) प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र एक डेटा-कुशल, व्यवधान-आधारित (perturbation-based) कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो डेटा-दुर्लभ परिदृश्यों में 2D इनकंप्रेसिबल नेवियर-स्टोक्स समाधानों के लिए कैलिब्रेटेड अनिश्चितता बैंड उत्पन्न करने हेतु एक प्रशिक्षित फूरियर न्यूरल ऑपरेटर को लपेटता है, जो लक्षित कवरेज बनाए रखते हुए मौजूदा विधियों की तुलना में संकीर्ण प्रेडिक्शन इंटरवल प्राप्त करता है।