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Policy Optimization and Statistical Inference for Online Contextual Matrix Games

यह शोध पत्र गतिशील प्रासंगिक जानकारी को बहु-खिलाड़ी रणनीतिक अंतःक्रियाओं के साथ एकीकृत करने के लिए ऑनलाइन प्रासंगिक मैट्रिक्स गेम्स (online contextual matrix games) के ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो OnGameLearn एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो उप-रैखिक पछतावा (sublinear regret) प्राप्त करता है और पे-ऑफ अनुमान, नैश इक्विलिब्रियम अभिसरण (Nash equilibrium convergence), और नीति मूल्य अनुमान (policy value inference) के लिए कठोर सांख्यिकीय गारंटी प्रदान करता है।

Liner Xiang, Yixin Wang, Hengrui Cai2026-08-19
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Finite-Sample Bias Correction for Plug-in Estimators of Extropy, Rényi Extropy, and Tsallis Extropy

यह शोध पत्र शैनन (Shannon), रेनी (Rényi) और तालिस (Tsallis) एन्ट्रोपी के प्लग-इन अनुमानकों (plug-in estimators) के लिए स्पष्ट प्रथम-क्रम परिमित-नमूना पूर्वाग्रह सूत्र (explicit first-order finite-sample bias formulas) व्युत्पन्न करता है, तथा पूर्वाग्रह-सुधारित संस्करणों का प्रस्ताव करता है जो बिना सुधारा गया अनुमानकों के러ymptotically समतुल्य रहते हुए भी बेहतर परिमित-नमूना प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं।

Amadou Diadie Ba2026-08-19
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Identifying Model Quality Effects on User Engagement: A Within-Version Causal Estimator with Synthetic Data Validation

यह शोध पत्र एक नवीन कारण अनुमान ढांचा (causal estimation framework) प्रस्तुत करता है जो एक ही एलएलएम (LLM) संस्करण के भीतर विभिन्न क्षमताओं में गैर-समान गुणवत्ता सुधारों का लाभ उठाकर उपयोगकर्ता जुड़ाव पर मॉडल अपडेट के प्रभाव को अलग करता है, एक ऐसी विधि जिसे सिंथेटिक डेटा पर मान्य किया गया है जो माप त्रुटि को ठीक करने के बाद मानक दृष्टिकोणों से काफी बेहतर प्रदर्शन करती है और वास्तविक कारण प्रभावों को सटीक रूप से पुनर्प्राप्त करती है।

John Tribbia2026-08-19
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Nonparametric Estimation of Extropy, Rényi Extropy, and Tsallis Extropy: Almost Sure Convergence and Asymptotic Normality

यह शोध पत्र परिमित विविक्त यादृच्छिक चरों (finite discrete random variables) के लिए एन्ट्रोपी (extropy), रेनी एन्ट्रोपी (Rényi extropy), और त्सालिस एन्ट्रोपी (Tsallis extropy) के लिए नॉनपैरामेट्रिक प्लग-इन अनुमानकों (nonparametric plug-in estimators) को प्रस्तुत करता है, जो पूर्वानुमान और जोखिम मूल्यांकन में व्यावहारिक अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए व्यापक सिमुलेशन के माध्यम से अपने लगभग निश्चित अभिसरण दरों (almost sure convergence rates) और स्पर्शोन्मुख सामान्यता (asymptotic normality) को स्थापित करते हुए इनके सैद्धांतिक परिणामों को मान्य करता है।

Amadou Diadie Ba2026-08-19
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Modified Bryson-Frazier Smoothing and Hyperparameter Learning for Temporal Gaussian Process Regression

यह शोध पत्र एक-आयामी गॉसियन प्रोसेस रिग्रेशन के लिए राउच-टुंग-स्ट्रिएबेल (RTS) स्मूदर के एक संख्यात्मक रूप से सुदृढ़ और गणनात्मक रूप से कुशल विकल्प के रूप में संशोधित ब्रायसन-फ्रेज़ियर (MBF) स्मूदर का उपयोग करने का प्रस्ताव करता है, जो कुसंयोजित (ill-conditioned) कोवेरिएंस मैट्रिक्स व्युत्क्रमों से बचकर स्थिर अनुमान और लागत प्रभावी हाइपरपैरामीटर लर्निंग को सक्षम बनाता है।

Tom Colemont, Brecht Evens, Tjonnie G. F. Li, Frederik De Ceuster2026-08-19
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Graph-Adaptive Horseshoe for Compositional Regression

यह शोध पत्र GRACE का प्रस्ताव करता है, जो एक पूर्णतः बेयसियन (Bayesian) ढांचा है जो एक नवीन रैखिक पुनर्रूपण (linear reparameterization) को एक अनुकूलनशील, परिणाम-संचालित संकुचन ग्राफ (adaptive, outcome-driven shrinkage graph) के साथ एकीकृत करके कंपोजिशनल रिग्रेशन की चुनौतियों का समाधान करता है ताकि एक साथ चर चयन (variable selection) किया जा सके, भविष्य कहनेवाला सटीकता में सुधार किया जा सके, और उन फीचर संबंधों को पुनः प्राप्त किया जा सके जो पारंपरिक निश्चित फाइलोजेनेटिक या पारिस्थितिक नेटवर्क से भिन्न होते हैं।

Satabdi Saha, Christine B. Peterson2026-08-19
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Colour Blinded by the Noise

यह शोध पत्र एक नवीन मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो अनिश्चितता को शोर (नॉइज़) मानकर अनिश्चितता विज़ुअलाइज़ेशन विधियों का आकलन करने के लिए इशिहारा कलरब्लाइंड टेस्ट को अनुकूलित करता है, जिससे सिग्नल सप्रेशन (सिग्नल दमन) के लिए मौलिक सिद्धांत स्थापित होते हैं और इस क्षेत्र में विरोधाभासी परिणामों का समाधान होता है।

Harriet Mason, Rachel Rogers, Alison Kleffner, Dianne Cook2026-08-19
📈 economics

The Limits of Experimental Design: Covariate Balance Beyond Low Dimension

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि जब सहचर आयाम (covariate dimension) नमूना आकार के लघुगणक (logarithm) से अधिक हो जाता है, तब परिमित नमूनों (finite samples) में अर्ध-प्राचलिक दक्षता (semiparametric efficiency) प्राप्त करना असंभव है, और उच्च-आयामी सेटिंग्स में तीव्र अभिसरण दरों (convergence rates) और कम विचरण (variance) को प्राप्त करने के लिए प्रतिबंधित फलन वर्गों (restricted function classes) पर असंतुलन को नियंत्रित करने वाले नए विसंगति-न्यूनकरण डिजाइनों (discrepancy-minimization designs) का प्रस्ताव करता है।

Max Cytrynbaum2026-08-19
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Score Attack: A Lower Bound Technique for Optimal Differentially Private Learning

यह शोध पत्र "स्कोर अटैक" (score attack) प्रस्तुत करता है, जो ट्रेसिंग हमलों (tracing attacks) पर आधारित एक नवीन तकनीक है, जो सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (generalized linear models) और नॉनपैरामीट्रिक रिग्रेशन (nonparametric regression) सहित सांख्यिकीय मॉडलों की एक विस्तृत श्रृंखला में डिफरेंशियल प्राइवेसी बाधाओं के तहत पैरामीटर अनुमान के लिए निकट-इष्टतम मिनिमैक्स लोअर बाउंड्स (near-optimal minimax lower bounds) स्थापित करती है।

T. Tony Cai, Yichen Wang, Linjun Zhang2026-08-18
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Multilevel network meta-regression for general likelihoods: synthesis of individual and aggregate data with applications to survival analysis

यह शोधपत्र मल्टीलेवल नेटवर्क मेटा-रिग्रेशन (ML-NMR) पद्धति का विस्तार करता है ताकि एग्रीगेट कोवेरिएट वितरणों पर व्यक्तिगत-स्तरीय लाइकलीहुड्स (likelihoods) को एकीकृत करके सामान्य लाइकलीहुड्स, जिसमें टाइम-टू-इवेंट परिणाम शामिल हैं, को समाहित किया जा सके, जिससे बिना एग्रीगेशन बायस के मिश्रित व्यक्तिगत और एग्रीगेट डेटा का संश्लेषण सक्षम हो सके।

David M. Phillippo, Sofia Dias, A. E. Ades, Nicky J. Welton2026-08-18