🔬 physics
Unification of The Navier-Stokes Equation for Fluid Mechanics and Aeroacoustics
本論文は、一般化された動粘度および粘性係数の第二係数を推定する新しい手法を導入することにより、ストークスの仮説を必要とすることなく、流体力学および航空音響学のためのナビエ・ストークス方程式の統一的な定式化を提案するものである。
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1265 件の論文を著者が確認済み · 121–130 / 1265
🧬 biology
A Persistent Random-Walk Model of Molecular Transport in Neuronal Dendritic Trees
本論文は、持続的なテレグラフ過程とセミマルコフモデルを組み合わせた二段階の解析的枠組みを提示することで、ニューロンの樹状突起におけるmRNA輸送を特徴付け、平均初到達時間とシナプス距離の関係が、逆行性または順行性のどちらの持続性が支配的であるかに決定的に依存することを明らかにしている。
🔬 physics
Geometric Amplitude Formulation of Measurement in Hyperhamiltonian Quantum Mechanics
本論文は、状態多様体上で定義された複素遷移振幅が逆距離比例の傾向（propensity）に取って代わるハイパーハミルトニアン量子力学における測定の幾何学的再定式化を提案し、これらの幾何学的チャネル間の干渉が、ノーシグナリングを維持しつつツィレルソン境界のベル相関を再現できることを示すものである。
🤖 AI
Quantization Amplifies Determinism, Not Bias: Scale-Dependent Behavioral Effects of Serving-Time Weight Compression
本研究は、大規模言語モデルにおける重みの量子化が、必ずしもバイアスを増大させることなく、出力の多様性を減少させ、意味的な反復を増加させることで決定論性を増幅させることを示しており、これらの行動的影響はモデルの規模によって大きく異なる。
💬 NLP
MeRoTune: RoPE-Safe Merging with a Tunable Dial
MeRoTuneは、RoPEを備えたモデルにおけるアテンション部分空間の不整合を、ベースとなる重みを変更することなく、事後的にファインチューニングされたモデルの調整可能なブレンディングを可能にする、制約付きかつRoPEと可換な補正行列を学習することによって解決するモデルマージ手法を導入する。
🧬 biology
Within-Individual Stability of Elemental Profiles and Related Biochemical Biomarkers in Healthy Adults Across Three Monthly Assessments: Analysis of Plasma, Red Blood Cells, and 24-Hour Urine
本研究は、健康な成人における血漿、赤血球、および24時間尿中の元素および生化学的バイオマーカーの個人内における時間的安定性を評価し、臨床、栄養、および環境研究における縦断的測定値を解釈するための参照枠組みを提供する、元素および検体特異的な安定性のパターンを明らかにした。
🤖 AI
SRPO: Setwise Relative Policy Optimization for Multi-Agent LLMs
本論文は、単一の状態遷移において消費される出力の最小セットを一つの統一されたアクションとして扱うことにより、多様なワークフローやモデルスケールにわたる安定的かつ効果的な学習を可能にし、分業と共同進化を統合するマルチエージェントLLMのための新しい強化学習フレームワークであるSRPO（Setwise Relative Policy Optimization）を導入する。
🔭 astrophysics
A Unified Timescale Relation for Quasi-Periodic Eruptions and Repeated Nuclear Transients
本論文は、フレアの立ち上がり時間と再発間隔との間の密接かつほぼ線形なスケーリング関係、および再発時間がブラックホール質量に対して散布した依存性を示すことを明らかにすることで、準周期的な噴出と再発する核現象に関する統一的な経験的枠組みを確立するものである。
🤖 AI
Diffs vs. Whole Files: An Empirical Comparison of Iterative Edit-Based and Direct Generation for Flutter/Dart Code Models
本論文は、Flutter/Dartコードの編集において、大規模言語モデルによる直接的なファイル全件生成が、すべての指標において反復的な差分ベースの生成を大幅に上回ることを実証的に示しており、後者はリファクタリングやエラーハンドリングといった短く局所的な編集に対してのみ競争力があることを証明している。
🤖 machine learning
Neither Adversarial Training Nor Purification: Emergent Adversarial Robustness from Oscillatory Predictive Learning
本論文は、人工蔵本振動ニューロンと予測的な自己教師あり事前学習を組み合わせたフレームワークであるOscillatory Predictive Learning (OPL) を導入するものであり、計算コストの高い敵対的訓練やテスト時の浄化に依存することなく、CIFAR-10およびCIFAR-100において競争力のある敵対的堅牢性を達成する。