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FRESH: Information-Geometric Calibration of Patient-Level Models to Aggregate Evidence

यह शोधपत्र FRESH को प्रस्तुत करता है, जो एक सूचना-ज्यामितीय (information-geometric) विधि है जो नैदानिक परीक्षणों और रजिस्ट्रियों से प्राप्त समग्र साक्ष्यों को सम्मिलित करने के लिए रोगी-स्तरीय जनरेटिव मॉडलों को पुन: अंशांकित (recalibrate) करती है, जिससे मूल संयुक्त वितरण (joint distribution) को संरक्षित करते हुए लक्षित जनसंख्या के सांख्यिकी से मेल खाने वाले न्यूनतम परिवर्तनों के माध्यम से डेटा-कुशल नैदानिक निर्णय लेने में सक्षम बनाया जा सके।

Franklin Fuller, Daniele Bertolini, Samantha Liang, Jason Christopher, Aaron M. Smith2026-05-18
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Finite-sample bias-variance tradeoff with variables related to trial participation inserted into causal forest models for ensuring generalizability

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि कॉज़ल फ़ॉरेस्ट मॉडल्स में ट्रायल-भागीदारी सहचरों (covariates) को शामिल करना सैद्धांतिक रूप से निष्पक्ष सशर्त औसत उपचार प्रभाव (conditional average treatment effect) अनुमान को सक्षम बनाता है, सीमित आरसीटी (RCT) नमूनों में इसके परिणामस्वरूप होने वाली विचरण वृद्धि (variance inflation) अक्सर प्रदर्शन को कम कर देती है, जिससे परिणामों को व्यापक आबादी तक सामान्य करने के लिए इन्वर्स प्रोबेबिलिटी वेटिंग (inverse probability weighting) एक अधिक प्रभावी रणनीति बन जाती है।

Rikuta Hamaya, Etsuji Suzuki, Konan Hara2026-05-15
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Enhancing Signal Proportion Estimation Through Leveraging Arbitrary Covariance Structures

यह शोध पत्र एक नवीन सिग्नल अनुपात अनुमानक (signal proportion estimator) प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक स्वतंत्रता-आधारित विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए मनमाने सहप्रसरण संरचनाओं (arbitrary covariance structures) और मुख्य कारक सन्निकटन (principal factor approximation) का लाभ उठाता है, जिससे विविध विरलता स्तरों (sparsity levels) और निर्भरता परिदृश्यों में बेहतर सटीकता और सुदृढ़ता प्राप्त होती है।

Jingtian Bai, Xinge Jessie Jeng2026-05-15
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Policy Robustness & Uncertainty in Model-based Decision Support for the Energy Transition

यह शोध पत्र FTT:Power मॉडल पर लागू एक नवीन अनिश्चितता मात्रा निर्धारण (Uncertainty Quantification) पद्धति प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि यद्यपि बिजली संक्रमण के परिणाम पहले की तुलना में काफी बड़ी अनिश्चितताओं का सामना करते हैं—जो मुख्य रूप से बुनियादी ढांचे की बाधाओं और नवीकरणीय ऊर्जा के विस्थापन (renewable cannibalization) द्वारा संचालित होते हैं—तथापि जीवाश्म ईंधन विनियमन और आंशिक चरणबद्ध समाप्ति तंत्र जैसे विशिष्ट नीतिगत उपकरणों के माध्यम से सुदृढ़ शमन रणनीतियों को तैयार किया जा सकता है।

Ian J. Burton, Femke J. M. M. Nijsse, James M. Salter2026-05-15
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Predictive Inference via Kernel Density Estimates

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि क्लासिक और रिकर्सिव दोनों कर्नेल डेंसिटी-आधारित प्रेडिक्शन रूल्स लगभग निश्चित रूप से कमजोर रूप से अभिसरित (converge weakly almost surely) होते हैं, जो यह प्रकट करता है कि जबकि क्लासिक संस्करण एक कॉम्पैक्टली सपोर्टेड मेजर (compactly supported measure) की ओर अभिसरित होता है, रिकर्सिव संस्करण एक नॉन-कॉम्पैक्टली सपोर्टेड मेजर की ओर अभिसरित होता है, जिससे कर्नेल डेंसिटी एस्टीमेशन की नई बेयसियन व्याख्याएं सक्षम होती हैं।

Torey Hilbert2026-05-15
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Robust inference in inflated beta regression

यह शोध पत्र इन्फ्लेटेड बीटा रिग्रेशन मॉडलों के लिए रोबस्ट अनुमानकों (robust estimators) और संबद्ध अनुमान उपकरणों का प्रस्ताव करता है ताकि पारंपरिक मैक्सिमम लाइकलीहुड एस्टीमेशन की आउटलेर्स के प्रति संवेदनशीलता को प्रभावी ढंग से कम किया जा सके और ढांचे की व्याख्यात्मकता को सुरक्षित रखा जा सके।

Francisco Felipe Queiroz, Silvia Lopes de Paula Ferrari2026-05-15
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Wahkon: A Statistically Principled Deep RKHS Superposition Network

यह शोध पत्र Wahkon को प्रस्तुत करता है, जो एक डीप RKHS सुपरपोजिशन नेटवर्क है जो कोलोमोगोरोव के सुपरपोजिशन सिद्धांत को RKHS नियमितीकरण (regularization) के साथ एकीकृत करता है ताकि एक सांख्यिकीय रूप से सुव्यवस्थित ढांचा प्रदान किया जा सके जो परिमित-नमूना गारंटी (finite-sample guarantees), कैलिब्रेटेड अनिश्चितता और मिनिमैक्स-इष्टतम अभिसरण दरें (minimax-optimal convergence rates) प्रदान करता है और मौजूदा डीप लर्निंग एवं कर्नेल-आधारित विधियों से अनुभवजन्य रूप से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yongkai Chen, Wenxuan Zhong, Ping Ma2026-05-15
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Robust and Data-Adaptive Integration of Nonconcurrent Data in Platform Trials via Gaussian Processes

यह शोध पत्र प्लेटफॉर्म ट्रायल्स के लिए एक गॉसियन प्रोसेस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो दक्षता में सुधार करने के लिए टेम्पोरल स्मूथनेस (temporal smoothness) का लाभ उठाते हुए गैर-समवर्ती डेटा (nonconcurrent data) को अनुकूल रूप से एकीकृत करता है और साथ ही पूर्वाग्रह नियंत्रण (bias control) और विचरण न्यूनीकरण (variance reduction) पर सैद्धांतिक गारंटी प्रदान करता है।

Yuhan Qian, Yu Du, Jingning Zhang, Yanyao Yi, Patrick J. Heagerty, Ting Ye2026-05-15
⚛️ quantum physics

Singular Asymptotics of SPADE in Quantum Source Discrimination

यह शोध पत्र सिंगुलर लर्निंग थ्योरी (singular learning theory) का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए करता है कि जहाँ संरेखित (aligned) SPADE निकटवर्ती विसंगत स्रोतों (incoherent sources) के बीच अंतर करने में क्वांटम-इष्टतम एसिम्प्टोटिक्स (quantum-optimal asymptotics) प्राप्त करता है, वहीं मॉडल की विलक्षणताएँ (singularities) और मिसअलाइनमेंट (misalignment) मौलिक रूप से परिमित-फोटॉन प्रदर्शन को परिवर्तित कर देते हैं, जिससे प्रत्यक्ष इमेजिंग (direct imaging), व्यावहारिक व्यवस्थाओं में मिसअलाइन्ड SPADE की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करती है और प्रत्येक विधि के लिए विशिष्ट अंतर्निहित पहचान पैमानों (intrinsic detection scales) को प्रकट करती है।

Natsuki Kariya2026-05-15
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A Bayesian Longitudinal Spatial Normative Model for Individualized Brain Deviation Mapping

यह शोध पत्र एक एकीकृत बेयसियन अनुदैर्ध्य स्थानिक सामान्य मॉडल (Bayesian longitudinal spatial normative model) प्रस्तावित करता है जो सिद्धांतपूर्ण, व्यक्तिगत मस्तिष्क विचलन मानचित्र (brain deviation maps) उत्पन्न करने के लिए अस्थायी निर्भरता और स्थानिक संरचना को संयुक्त रूप से कैप्चर करता है, जो मौजूदा बेंचमार्क की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदर्शित करता है और OASIS-3 डेटासेट में प्रारंभिक अल्जाइमर रोग के अनुरूप विषम न्यूरोडीजेनेरेटिव पैटर्न को प्रकट करता है।

J. T. Korley2026-05-15