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SunBURST: Deterministic GPU-Native High-Dimensional Bayesian Evidence via Mode-Centric Laplace Integration

SUNBURST è un algoritmo deterministico, nativo per GPU, che calcola efficientemente l'evidenza bayesiana ad alta dimensione combinando la scoperta del modo tramite ray-casting, il raffinamento L-BFGS batch e l'integrazione di Laplace per raggiungere un'accuratezza sub-percentuale in pochi secondi per target quasi quadratici, definendo esplicitamente i propri limiti riguardo a distribuzioni non quadratiche o a code pesanti.

Ira Wolfson2026-08-26
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Lotka's Law, Temporal Trends, Self-Citation Analysis and Inflibnet E-Shodhsindhu Coverage in Chemical Engineering Doctoral Dissertations: A Bibliometric Study of Universities in Andhra Pradesh, India

Questo studio bibliometrico di 347 tesi di dottorato in Ingegneria Chimica provenienti da cinque università dell'Andhra Pradesh rivela che la produttività dei supervisori si conforma ampiamente alla Legge di Lotka, i modelli di citazione si sono significativamente evoluti verso volumi più elevati e fonti online nel tempo, i tassi di autocitazione rimangono bassi e il consorzio INFLIBNET e-ShodhSindhu fornisce una copertura estesa delle riviste fondamentali del settore, trasformando così l'ambiente informativo della ricerca nella regione.

Kodanda Ramaiah Kangundi, Sree Divya Koppeti2026-08-26
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A Neutrosophic Repetitive Dependent-State Sampling Plan for Truncated Cycle-Life Testing of Lithium-Ion Batteries

Questo articolo propone un piano di campionamento ibrido Neutrosophic Repetitive Dependent-State Sampling Plan (NH-RDSSP) per il test del ciclo di vita troncato delle batterie agli ioni di litio che integra il ricampionamento e la dipendenza dalla storia del lotto, modellando al contempo l'incertezza tra i lotti tramite numeri neutrosofici triangolari, validato attraverso derivazioni in forma chiusa e calibrazione rispetto a dati del mondo reale provenienti da quattro fonti indipendenti.

Vaitheeswaran Gnanaraj, Balakrishnan Vellaikannan2026-08-26
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Domain-Adaptive Cuckoo Search for Structured Statistical Optimization: Applications to Principal Curves, Single-Cell Trajectory Inference, and Exact Experimental Design

Questo articolo propone tre varianti adattive al dominio dell'algoritmo Cuckoo Search progettate per problemi di ottimizzazione statistica strutturata nella stima di curve principali, nell'inferenza di traiettorie single-cell e nel disegno sperimentale esatto, dimostrando la propria prestazione superiore rispetto alle meta-euristiche standard in contesti multimodali e misti, evidenziando al contempo il compromesso tra accuratezza e costo computazionale.

Elvis Han Cui, Heather Xihe Yu, Weng Kee Wong2026-08-26
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The Complementary Bell-Kumaraswamy-G Family of Distributions: A Flexible Class for Modeling Lifetime and Reliability Data

Questo articolo introduce la nuova famiglia di distribuzioni Complementary Bell-Kumaraswamy-G (CBell-Kw-G), un quadro statistico flessibile per la modellazione di dati complessi relativi alla durata della vita e all'affidabilità, rigorosamente analizzato attraverso la derivazione teorica, la stima della massima verosimiglianza e la validazione su veri dataset di sopravvivenza oncologica.

Seyed Jamal Khorashadizadeh, Fatemeh Yousefzadeh2026-08-25
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Mathematical modeling of malaria transmission dynamics in children under five years of age facing innovative interventions in the Democratic Republic of the Congo

Questo studio utilizza un modello matematico deterministico SEIR-SEI per dimostrare che l'interruzione della trasmissione della malaria tra i bambini sotto i cinque anni nella Repubblica Democratica del Congo è matematicamente fattibile solo attraverso una combinazione sinergica di interventi innovativi che raggiungano una copertura dell'80%, poiché le strategie individuali o gli attuali livelli di copertura rimangono insufficienti per ridurre il numero di riproduzione di base al di sotto dell'unità.

Packy Mukanya Mbayo, André Ngombe Kaseba, Jonathan Mubenga Mubenga, Kennedy Lobukulu, Wilfried Nlandu Tembele, Michel Ka (…)2026-08-25
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Evaluating targeted anti-fraud communication in rural China: a cluster-randomised intervention simulation

Questo studio di simulazione metodologica valuta la potenza statistica e il comportamento del design di un proposto esperimento sul campo randomizzato a cluster nella Cina rurale che confronta la comunicazione anti-frode mirata con l'educazione non personalizzata, dimostrando che il design può rilevare efficacemente gli effetti primari pur confermando che i risultati riportati riflettono le proprietà della simulazione piuttosto che l'efficacia dell'intervento nel mondo reale.

Yichuan Zhou, Hongying Hu2026-08-25
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The declared winner of a clinical prediction model comparison is often decided by the random split: a simulation study

Questo studio di simulazione dimostra che, in presenza delle piccole dimensioni dell'effetto tipiche dei confronti tra modelli di predizione clinica, il "vincitore" dichiarato è frequentemente determinato dalla suddivisione casuale dei dati piuttosto che dalla reale superiorità del modello, portando a margini di performance gonfiati e a un significativo disaccordo tra gli analisti che utilizzano gli stessi dati.

Ananya Sharma2026-08-25
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Optimal Control of Poliovirus Transmission Through Vaccination and Booster Immunization: A Mathematical Modeling Perspective

Questo studio sviluppa un framework di controllo ottimo per un modello SEIVBPR esteso per determinare la strategia più costo-efficace di combinazione tra vaccinazione di routine, campagne di richiamo e misure di riduzione dei contatti, dimostrando che tali interventi possono eradicare la trasmissione del poliovirus e ridurre la paralisi permanente di oltre l'80% entro 25 settimane.

Timothy Shamaki2026-08-25