A Unified Substitution Method for Integration
本論文は、主逆三角関数の指数を代数的形式で表現することにより、2 乗根を含む積分を有理関数に変換する、一貫した分岐整合性を持つ置換枠組みを導入し、これによりオイラーおよびワイエルシュトラスの置換といった古典的手法を再発見するとともに、定義域の複雑さと式の肥大化を軽減する。
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Hedging Options on Asset Portfolios against Just One Underlying Asset in the Presence of Transaction Costs
本研究は、取引コストが存在する二資産ポートフォリオのオプションに対する最適ヘッジ戦略を調査し、リスク調整済み価値指標によって決定されるように、相関が十分に高く取引コストが低い場合、正しい資産でヘッジするよりも相関はあるが元本資産ではない資産でヘッジする方が好ましいことをシミュレーションを通じて実証する。
Do Synthetic Brain MRIs Reliably Improve Tumour Classification? A StyleGAN2-ADA Class-Plane Augmentation Study on BRISC 2025
本研究は、StyleGAN2-ADA によって生成された合成脳 MRI がすべてのモデルアーキテクチャにおいて腫瘍分類を普遍的に改善するわけではないが、1:1 の実データ対合成データ比率で特徴空間フィルタリングを使用する MobileViTV2 においては統計的に有意な精度向上をもたらすことを示しており、これは増強の有用性が視覚的忠実度のみならず、特定の分類器とデータ構成に依存することを浮き彫りにしている。
Excitonic optical interface for GHz-THz collective excitations in a van der Waals magnet
本研究は、ボソン駆動型の誘電応答変調によって名目上暗い励起子を過渡的に活性化することにより、ワルデンス反強磁性体CrSBrにおける励起子共鳴が、GHz 領域のマグノンおよびTHz 領域のフォノンという集団励起に対する統合された広帯域光インターフェースとして機能することを示す。
Superrotation and Jet Migration in Simulations of Jupiter's Convective Zone and Weather Layer
木星の深部対流圏と浅い気象層を分離または結合させた3次元非弾性対流シミュレーションを実行することにより、本研究はバス柱が赤道超回転を駆動し、一方、潜在渦度の均質化が高緯度ジェットを生成してゆっくりと極方向へ移動させ、気象層が熱風バランスとジェット配向を著しく変化させることを明らかにした。
Note on higher spins and holographic symmetry algebra
本論文は、共形軟高スピン粒子が標準的な部分代数と可換ではない部分代数（および有色粒子については-代数）を生成することを示すことにより、重力子およびグルーオンに対するホログラフィック対称性代数を拡張するものであり、この結果は樹形レベルの MHV 振幅を通じて検証され、かつゼロでない宇宙定数に拡張されている。
From Correctness to Preference: A Framework for Personalized Agentic Reinforcement Learning
本論文は、異質なユーザーの嗜好に対処し、多様な計画およびツール利用シナリオにおけるエージェントのパフォーマンスを向上させるために、嗜好を分離した報酬モデル、パーソナライズされたアンカー報酬・解離型方策最適化（PARPO）、および嗜好整合型スキル進化グラフメモリ（PSGM）を統合した、パーソナライズされたエージェント強化学習のための統合フレームワークを提案する。
Measuring Database Unfairness via Dependency Quantification Under Differential Privacy
本論文は、差分プライバシーの下でのデータベースの不公平性を定量化するための形式的枠組みと 3 つの相補的指標を提案し、強力なプライバシー保証を維持しつつ非プライベートなバイアス評価を効果的に近似するプライバシー保護アルゴリズムを提供する。
An Open-Source Training Dataset for Foundation Models for Black-box Optimization
本論文は、3,095 のブラックボックス関数にわたる 50 万を超える最適化経路を含む初の大規模オープンソースデータセットである BBO-Pile を紹介し、このデータで訓練されたファウンデーションモデルがスケーラブルな事前学習を通じてブラックボックス最適化戦略を効果的に学習し模倣できることを実証する。
Fine-Tuning Causal LLMs for Text Classification: Embedding-Based vs. Instruction-Based Approaches
本論文は、リソース制約のある単一ラベルテキスト分類において、最終トークンの埋め込みを用いて分類ヘッドを備えた因果 LLM を微調整することは、インストラクションチューニングよりもはるかにパラメータ効率的であり、かつインストラクションチューニングされた LLM およびドメイン固有の BERT モデルと同等かそれ以上の性能を達成することを示している。