लेखकों द्वारा समीक्षा किए गए पेपर

इस पेज के हर पेपर के लिए कम से कम एक मूल लेखक ने हमारी आसान व्याख्या देखी और उस पर प्रतिक्रिया दी है—या तो यह पुष्टि की कि वह सटीक है, या सुधार माँगे जिन्हें हमने लागू किया। समर्थन का मतलब यह नहीं कि लेखक हर वाक्य को औपचारिक रूप से मंज़ूरी देते हैं, लेकिन इसका मतलब है कि व्याख्या उन लोगों की नज़र से गुज़री है जिन्होंने पेपर लिखा है।

लेखकों द्वारा समीक्षा किए गए 1265 पेपर · 1041–1050 / 1265

⚛️ quantum physics

A Transferable Machine Learning Approach to Predict Optimized Orbitals for Electronic Structure Problems

यह शोध पत्र एक हस्तांतरणीय ग्राफ न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो ज्यामिति से सीधे अनुकूलित आणविक कक्षक गुणांकों (molecular orbital coefficients) की भविष्यवाणी करता है, जिससे शास्त्रीय प्री-प्रोसेसिंग ओवरहेड को काफी कम करके और बड़े हाइड्रोजन प्रणालियों के लिए अभिसरण (convergence) में सुधार करके वेरिएशनल क्वांटम आइजनसॉल्वर वर्कफ़्लो के स्केलेबल, रिट्रेनिंग-मुक्त त्वरण को सक्षम बनाया जा सकता है।

Lucas van der Horst, Maniraman Periyasamy, Abhishek Y. Dubey, Davide Bincoletto, Jakob S. Kottmann, Daniel D. Scherer2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

🧬 biology

Think-Aloud Reshapes Automated Cognitive Model Discovery Beyond Behavior

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि स्वचालित संज्ञानात्मक मॉडल खोज (automated cognitive model discovery) में 'थिंक-अलाउड' (Think-Aloud) निशानों को शामिल करने से भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन (predictive performance) में महत्वपूर्ण सुधार होता है और पहचाने गए मॉडल संरचनाओं को अधिक एकीकृत उपयोगिता तंत्रों (integrated utility mechanisms) की ओर स्थानांतरित करता है, जिससे उन संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं का अनावरण होता जिन्हें केवल व्यवहार संबंधी डेटा अकेले पुनः प्राप्त नहीं कर सकता है।

Hanbo Xie, Akshay K. Jagadish, Lan Pan, Robert C. Wilson2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

⚛️ general relativity

Thermodynamic stability in an Einstein universe

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि आइंस्टीन ब्रह्मांड में, कन्फॉर्मल कपलिंग ( $\xi=1/6$ ) वह अद्वितीय पैरामीटर मान है जो सभी तापमानों और त्रिज्याओं में द्रव्यमान रहित स्केलर क्षेत्रों के लिए ऊष्मागतिक स्थिरता सुनिश्चित करता है, और साथ ही यह भी स्थापित करता है कि विद्युत चुम्बकीय और न्यूट्रिनो विकिरण की उपस्थिति स्थिरता बनाए रखने के लिए कम से कम एक स्केलर क्षेत्र की आवश्यकता को अनिवार्य बनाती है।

E. S. Moreira Jr., J. P. A. Paula2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

⚡ electrical engineering

Kinematic Discriminants of Deceleration Behavior Modes in Car-Following: Evidence from NGSIM Trajectory Data

NGSIM डेटासेट से एक मिलियन से अधिक कार-फॉलोइंग अवलोकनों का विश्लेषण करते हुए, यह अध्ययन प्रकट करता है कि मंदी की तीव्रता (deceleration intensity) यह निर्धारित करती है कि ड्राइवर ब्रेकिंग निर्णयों के लिए गैप-क्लोजिंग रेट को प्राथमिकता देते हैं या विजुअल लूमिंग (visual looming) को, जबकि पारंपरिक स्पेसिंग हेडवे को नगण्य बना देती है, जिससे पारंपरिक ड्राइवर व्यवहार मॉडल को चुनौती मिलती है और स्वायत्त वाहन नियंत्रण के लिए महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है।

Eni Solomon Laughter2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

Jordan-RoPE: Non-Semisimple Relative Positional Encoding via Complex Jordan Blocks

यह शोध पत्र जॉर्डन-RoPE (Jordan-RoPE) को प्रस्तुत करता है, जो एक गैर-अर्द्ध-सरल (non-semisimple) सापेक्ष स्थिति संबंधी एन्कोडिंग है जो दूरी-मॉड्यूलेटेड चरण अंतःक्रियाओं (distance-modulated phase interactions) को मॉडल करने के लिए ऑसिलेटरी-पॉलीनोमियल (oscillatory-polynomial) विशेषताओं को उत्पन्न करने हेतु जटिल जॉर्डन ब्लॉकों का लाभ उठाता है, जो कुछ संदर्भों में मानक RoPE और ALiBi बेसलाइनों की तुलना में संरचनात्मक लाभ और विशिष्ट प्रदर्शन लाभ प्रदर्शित करता है।

Yaobo Zhang2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

🔬 materials science

Berry Phase of Bloch States through Modular Symmetries

यह शोध पत्र अनंत $s$ -प्रकार के गॉसियन कक्षकों (Gaussian orbitals) का उपयोग करके ब्लॉच अवस्थाओं (Bloch states) के बेरी फेज़ (Berry phase) के लिए एक विश्लेषणात्मक व्यंजक व्युत्पन्न करता है ताकि ज़ैक फेज़ आइजनवैल्यूज़ (Zak phase eigenvalues) और मॉड्यूलर समरूपताओं (modular symmetries) के बीच एक पत्राचार स्थापित किया जा सके, जिससे $F222$ जैसे स्पेस ग्रुप वाले गैर-केंद्र-सममित (non-centrosymmetric) क्रिस्टलीय पदार्थों में टोपोलॉजिकल गुणों की पहचान संभव हो सके।

Emanuele Maggio2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

On the Architectural Complexity of Neural Networks

यह शोधपत्र टेंसर ऑपरेशन्स को स्पष्ट रूप से मॉडल करके डीप न्यूरल नेटवर्क्स के विश्लेषण और निर्माण के लिए एक एकीकृत सैद्धांतिक ढांचा प्रस्तुत करता है, जो वास्तुशिल्प जटिलता और महत्वपूर्ण सफलताओं के बीच ऐतिहासिक संबंधों को उजागर करता है और 3,000 से अधिक अनछुए उच्च-जटिलता वाले आर्किटेक्चर के एक डेटासेट की पहचान कर उसे जारी करता है।

Nicholas J. Cooper, François G. Meyer, Michael L. Roberts, Carlos Zapata-Carratalá, Lijun Chen, Danna Gurari2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

📊 statistics

Stable and practical semi-Markov modelling of intermittently-observed data

यह शोध पत्र रुक-रुक कर देखे गए डेटा के लिए एक व्यावहारिक सेमी-मार्कोव मॉडलिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो लचीली संभावना गणना (likelihood calculation) को सक्षम करने के लिए सोjourn समय को फेज-टाइप वितरणों के साथ सन्निकटित (approximating) करता है, और इस दृष्टिकोण को बेयसियन या अधिकतम संभावना अनुमान के माध्यम से लागू करने के लिए एक नया आर (R) पैकेज, "msmbayes" प्रदान करता है।

Christopher Jackson2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

🔭 astrophysics

Non-thermal particle acceleration in multi-species kinetic plasmas: universal power-law distribution functions and temperature inversion in the solar corona

यह लेख एक स्व-सुसंगत अर्ध-रैखिक सिद्धांत प्रस्तावित करता है जो यह दर्शाता है कि गैर-तापीय शक्ति-नियम वितरण और सौर कोरोना का तापमान व्युत्क्रमण परस्पर संबंधित घटनाएं हैं, जो विद्युत चुम्बकीय रूप से संचालित कण त्वरण और डेबाई परिरक्षण (Debye shielding) से उत्पन्न होती हैं, जो स्वाभाविक रूप से वेग फ़िल्टरिंग द्वारा संचालित तापन के साथ-साथ गतिज बहु-घटक प्लाज्मा में सार्वभौमिक उच्च-ऊर्जा पूंछ (high-energy tails) उत्पन्न करते हैं।

Uddipan Banik, Amitava Bhattacharjee2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

💬 NLP

Fragile Knowledge, Robust Instruction-Following: The Width Pruning Dichotomy in Llama-3.2

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि Llama-3.2 मॉडलों में GLU-MLP परतों की संरचित चौड़ाई प्रूनिंग (structured width pruning) एक अनूठा व्यापार-समझौता (trade-off) उत्पन्न करती है जहाँ विस्तार अनुपात (expansion ratio) को कम करने से पैरामीट्रिक ज्ञान घटता है और ऊर्जा दक्षता बढ़ती है, फिर भी विरोधाभासी रूप से यह बहु-चरणीय तर्क क्षमताओं को सुरक्षित रखते हुए निर्देश-अनुपालन और सत्यता को बढ़ाता है।

Pere Martra2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ

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