Packing dimension of vertical projections in the Heisenberg group

Il lavoro dimostra che, per un sottoinsieme boreliano del primo gruppo di Heisenberg con dimensione di Hausdorff compresa tra 2 e 3, le proiezioni verticali hanno quasi certamente dimensione di imballaggio non inferiore alla dimensione dell'insieme originale, mentre si ottiene anche un nuovo limite inferiore quasi certo per la loro dimensione di Hausdorff che migliora i risultati precedenti in un intervallo specifico.

Terence L. J. Harris2026-03-10🔢 math

Generative Diffusion Models for High Dimensional Channel Estimation

Questo articolo propone un metodo innovativo di stima dei canali wireless ad alta dimensionalità basato su modelli di diffusione generativi, che combina l'uso di un priore generativo profondo e l'approccio non supervisionato di Stein per ottenere una ricostruzione ad alta fedeltà con una latenza ridotta di un fattore 10 e un sovraccarico di piloti dimezzato rispetto alle tecniche esistenti.

Xingyu Zhou, Le Liang, Jing Zhang, Peiwen Jiang, Yong Li, Shi Jin2026-03-10🔢 math

Variational approach to nonholonomic and inequality-constrained mechanics

Questo lavoro presenta un'azione scalare esplicita e generale per sistemi meccanici non olonomi e vincolati da disuguaglianze, derivata dal formalismo quantistico di Schwinger-Keldysh, che permette di recuperare le equazioni di Lagrange-d'Alembert tramite estremizzazione e di validare la dinamica attraverso l'ottimizzazione numerica diretta senza ricorrere alle equazioni del moto.

A. Rothkopf, W. A. Horowitz2026-03-10🔢 math

The supercooled Stefan problem with transport noise: weak solutions and blow-up

Questo articolo deriva due formulazioni deboli per il problema di Stefan sotto-raffreddato con rumore di trasporto, dimostrando che la soluzione evolve in modo continuo o subisce un'esplosione in tempo finito a seconda del profilo di temperatura iniziale, e fornisce una rappresentazione probabilistica globale che risolve le discontinuità attraverso una risoluzione naturale delle instabilità.

Sean Ledger, Andreas Sojmark2026-03-10🔢 math

Robustness to Model Approximation, Model Learning From Data, and Sample Complexity in Wasserstein Regular MDPs

Il paper analizza la robustezza e la complessità campionaria del controllo ottimo stocastico discreto sotto approssimazione di modello basata sulla distanza di Wasserstein, dimostrando come la perdita di prestazioni sia limitata dalla distanza Wasserstein-1 tra i kernel di transizione e fornendo applicazioni pratiche per l'apprendimento empirico di modelli e distribuzioni di rumore.

Yichen Zhou, Yanglei Song, Serdar Yüksel2026-03-10🔢 math

Improved Contact Graph Routing in Delay Tolerant Networks with Capacity and Buffer Constraints

Questo articolo propone un miglioramento dell'algoritmo di instradamento Contact Graph Routing per le reti tolleranti ai ritardi, introducendo operazioni di divisione dei contatti e potatura degli archi per garantire percorsi ottimali che rispettino preventivamente i vincoli di capacità e buffer, riducendo così collisioni e tempi di consegna nelle comunicazioni satellitari.

Tania Alhajj, Vincent Corlay2026-03-10🔢 math