1809 पेपर
यह शोध पत्र वेक्टर दिशा प्रतिनिधित्व के लिए निम्न-परिशुद्धता वाले स्केलर वर्णमाला (scalar alphabets) का विश्लेषण और अनुकूलन करने हेतु एक ज्यामितीय ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि टूज़ कॉम्प्लीमेंट (two's complement) और फ्लोटिंग-पॉइंट जैसे मानक प्रारूप उप-इष्टतम हैं, जबकि यह भी प्रमाणित करता है कि NVIDIA का NVFP4 E2M1 प्रारूप चार-बिट परिशुद्धता के लिए सैद्धांतिक रूप से इष्टतम विन्यास के निकटतम है।
यह शोध पत्र एक सहायक बेस-स्पेस (auxiliary base-space) को पेश करके न्यूरल ऑपरेटर्स को कुशल फंक्शन इंटरपोलेटर्स के रूप में पुनर्गठित करता है, और विश्लेषणात्मक बेंचमार्क तथा एक न्यूक्लियर मास मॉडल अनुप्रयोग के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि वे मानक न्यूरल नेटवर्क की तुलना में काफी कम मापदंडों और तेज़ प्रशिक्षण समय के साथ अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करते हैं।
यह शोधपत्र एक सामान्य इनवेरिएंट डोमेन प्रिजर्विंग लिमिटिंग तकनीक प्रस्तुत करता है जो गैर-रेखीय हाइपरबोलिक सिस्टम के उच्च-क्रम संख्यात्मक सन्निकटन के लिए फ्लक्स-करेक्टेड ट्रांसपोर्ट और कॉनवेक्स लिमिटिंग अवधारणाओं को संयोजित करता है ताकि विभिन्न स्थानिक विविक्तकरणों (spatial discretizations) और स्पष्ट एवं अंतर्निहित (explicit and implicit) दोनों समय एकीकरण योजनाओं में स्थिरता सुनिश्चित की जा सके।
यह शोध पत्र एक टेंसर-आधारित अनुभवजन्य अंतर्वेशन (एम्पिरिकल इंटरपोलेशन) विधि प्रस्तावित करता है जो वेक्टरकरण के बिना सीधे मैट्रिक्स-मान वाले फलनों का सन्निकटन करती है, जो पारंपरिक DEIM दृष्टिकोणों की तुलना में कम कम्प्यूटेशनल लागत प्रदान करती है, हालांकि इसमें आयताकार ग्रिड अंतर्वेशन बिंदुओं को उत्पन्न करने की एक सैद्धांतिक सीमा है, फिर भी यह तुलनीय सटीकता बनाए रखती है।
यह योगदान एक संयुक्त प्रयोगात्मक और गणितीय मॉडलिंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जिसमें सांस्कृतिक विरासत संरक्षण के लिए विभिन्न छिद्रिल सामग्रियों के जल अवशोषण गुणों को चित्रित करने हेतु एक शोर-न्यूनीकरण अनुकूलन प्रक्रिया और आंशिक अवकल समीकरणों के सिमुलेशन शामिल हैं।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो नॉनलीनर एक्सोसिस्टम द्वारा संचालित डिस्क्रीट-टाइम डायनेमिकल सिस्टम के इनवेरिएंट मैनिफोल्ड्स का सटीक अनुमान लगाने के लिए पॉलीनोमियल सीरीज़ और शैलो न्यूरल नेटवर्क को जोड़ता है, जो बेंचमार्क अनुप्रयोगों में स्टैंडअलोन विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र परिमित तत्व लोच (finite element elasticity) में उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले बेयसियन पैरामीटर पहचान के लिए कारहुनें-लोवे (Karhunen-Loève), वेवलेट और स्थानीय औसत उपविभाजन (local average subdivision) विविक्तीकरण रणनीतियों की तुलना करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि सभी समान पश्च अनुमान (posterior estimates) प्रदान करते हैं, लेकिन स्थानीय औसत उपविभाजन सूक्ष्म रिज़ॉल्यूशन पर बेहतर नमूनाकरण दक्षता और लागत-से-त्रुटि प्रदर्शन प्रदान करता है।
यह कार्य LAMP को प्रस्तुत करता है, जो बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) के लिए एक अनुकूली मिश्रित-परिशुद्धता अनुमान रणनीति है, जो कम्प्यूटेशनल दक्षता बनाए रखते हुए सटीकता में दो गुना से अधिक सुधार प्राप्त करने के लिए ट्रांसफॉर्मर घटकों के एक छोटे उपसमुच्चय को उच्च परिशुद्धता के साथ चुनिंदा रूप से पुनर्गणना करता है।
यह शोध पत्र इमेज रिकवरी के लिए एक कंडीशनल जेनरेटिव कॉम्प्रैस्ड सेंसिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सैंपलिंग डिज़ाइन और मॉडल कंडीशनिंग के लिए प्रॉम्प्ट्स के बीच अंतर करता है, जो यह सिद्ध करता है कि प्रॉम्प्ट-मैच्ड क्रिस्टोफेल सैंपलिंग स्थिर रिकवरी बाउंड्स प्राप्त करती है और प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि प्रॉम्प्ट्स सैंपलिंग वितरण और पुनर्निर्माण गुणवत्ता दोनों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।
यह शोध पत्र पोरोइलास्टिक तरंग प्रसार के लिए दृढ़ता से सममित प्रतिबल सन्निकटन (strongly symmetric stress approximation) के साथ एक हाइब्रिडाइज़ेबल डिस्कंटीन्यूअस गालर्किन विधि विकसित करता है, जो लगभग असंपीड्य सामग्रियों के लिए सुदृढ़ अभिसरण प्राप्त करने हेतु HDG+ और LDG-H दृष्टिकोणों को संयोजित करता है और व्यापक संख्यात्मक सत्यापन के साथ विस्तृत त्रुटि विश्लेषण प्रदान करता है।