Empirical universality and non-universality of local dynamics in the Sherrington-Kirkpatrick model

Lo studio dimostra empiricamente che, mentre il tempo di esecuzione della ricerca greedy nel modello Sherrington-Kirkpatrick è universale rispetto alla distribuzione dei coefficienti di accoppiamento, quello della ricerca riluttante proposta da Parisi non lo è, mostrando una sensibilità significativa, in particolare quando i coefficienti hanno supporto discreto su una griglia equispaziata.

Grace Liu, Dmitriy Kunisky2026-03-10🔢 math

Benchmarking stabilized and self-stabilized p-virtual element methods with variable coefficients

Questo studio presenta un'analisi numerica approfondita delle formulazioni stabilizzate e auto-stabilizzate del metodo agli elementi virtuali di ordine p con coefficienti variabili, dimostrando che le formulazioni prive di stabilizzazione offrono un'accuratezza ottimale ma una condizione peggiore, mentre l'introduzione di un nuovo operatore di proiezione che tiene conto esplicitamente dei coefficienti variabili garantisce una maggiore robustezza per valori elevati di p.

Paola Pia Foligno, Daniele Boffi, Fabio Credali + 1 more2026-03-10🔢 math

On the rigidity of special and exceptional geometries with torsion a closed $3$-form

Il lavoro dimostra che le varietà Riemanniane ammettenti una connessione con torsione chiusa e covariantemente costante sono localmente isometriche a un prodotto di una varietà Riemanniana e di un gruppo semisemplice, semplificando le prove per geometrie speciali come KT, CYT e HKT e classificando le varietà complete G2G_2 e Spin(7)\mathrm{Spin}(7) con torsione, oltre a caratterizzare le varietà HKT compatte 8-dimensionali non iper-Kähler come varietà di gruppo o con azioni specifiche di gruppi di Lie.

Georgios Papadopoulos2026-03-10🔢 math

FEALPy: A Cross-platform Intelligent Numerical Simulation Engine

Il documento presenta FEALPy, un motore di simulazione numerica cross-platform e modulare basato su un livello di astrazione tensoriale unificato che integra metodi numerici diversi con flussi di lavoro di deep learning, supportando backend multipli e differenziazione automatica per applicazioni che spaziano dall'elasticità lineare alla pianificazione di percorsi.

Yangyang Zheng, Huayi Wei, Yunqing Huang, Chunyu Chen, Tian Tian, Hanbin Liu, Wenbin Wang, Liang He2026-03-10🔢 math

Complexity of Linear Subsequences of kk-Automatic Sequences

Questo articolo costruisce automi per riconoscere relazioni sulle sequenze kk-automatiche, analizza la loro complessità di stati, stabilisce una relazione tra la complessità delle parole e quella delle sottosuccessioni lineari, risolve una questione recente di Zantema e Bosma e discute la complessità computazionale della costruzione di tali automi tramite l'aritmetica di Büchi.

Delaram Moradi, Narad Rampersad, Jeffrey Shallit2026-03-10🔢 math

Complements of discriminants of real parabolic function singularities. II

Questo articolo elenca tutte le componenti connesse locali degli insiemi di funzioni non discriminanti vicino alle singolarità paraboliche, dimostrando e migliorando congetture precedenti, enumerando le lacune di Petrovskii locali e rivelando gruppi di omologia non banali per certe singolarità, grazie a un metodo generale che include un programma informatico per la teoria di Picard-Lefschetz.

V. A. Vassiliev2026-03-10🔢 math

Thermodynamics a la Souriau on Kähler Non Compact Symmetric Spaces for Cartan Neural Networks

Questo articolo chiarisce la formulazione geometrica della termodinamica di Souriau sulle varietà simmetriche non compatte U/H\mathrm{U/H}, dimostrando che solo quelle di tipo Kähler ammettono distribuzioni di Gibbs, risolvendo il problema dello spazio delle temperature generalizzate e unificando la geometria dell'informazione con la geometria termodinamica nel contesto delle Reti Neurali di Cartan.

Pietro G. Fré, Alexander S. Sorin, Mario Trigiante2026-03-10🔢 math