174 편의 논문
이 논문은 확률적 신경 부호 (가능도 함수 대 사후분포) 를 구별하기 위한 최적의 실험 설계를 도출하기 위해, 두 부호 가설 간의 정보 격차를 정량화하는 정보이론적 프레임워크를 제안하고 이를 통해 신경 집단이 어떻게 감각 불확실성을 표현하고 처리하는지에 대한 이해를 심화시킵니다.
이 논문은 FDD 대용량 MIMO 시스템에서 CSI 피드백 효율성을 높이기 위해, CSI 압축을 마스킹 토큰 예측 작업으로 재정의하고 자기 정보 (self-information) 기반의 정보이론적 마스킹 전략을 도입하여 대규모 언어 모델 (LLM) 을 활용한 새로운 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 선형성 조건을 제거하고 작은 사운드니스 오류를 가진 임의의 -쿼리 완화 국소 복호 가능 코드 (RLDC) 가 동등한 매개변수를 갖는 표준 국소 복호 가능 코드 (LDC) 로 변환될 수 있음을 증명하여, RLDC 와 LDC 간의 관계를 규명하고 RLDC 및 PCPP 에 대한 새로운 하한을 제시합니다.
이 논문은 임의의 단체 복소수에서 선형 부호를 구성하고 그 최소 거리를 기하학적 특징으로 설명하며, 위상적 연산을 통해 부호 매개변수를 제어하는 기하학적 기준을 제시하고 이를 바탕으로 이진수 최적 선형 부호의 새로운 계열을 구축합니다.
이 책은 최근 리드 - 솔로몬 코드 및 관련 다항식 기반 코드들의 리스트 복호화 분야에서 정보이론적 용량까지 효율적으로 복호화하고 최적의 리스트 크기를 달성하며 거의 선형 시간 또는 부분 선형 시간 알고리즘을 통해 이루어진 획기적인 발전들을 종합적으로 개괄합니다.
이 논문은 대규모 MIMO 시스템의 채널 상태 정보 추정에 따른 오버헤드를 줄이기 위해 위치 기반 빔포밍을 제안하고, 2D 및 3D 시나리오에서의 결합 가우스 빔 패턴에 대한 중단 확률과 최적 빔 패턴의 폐쇄형 수식을 유도하여 그 유효성을 검증합니다.
이 논문은 셀-프리 시스템에서 합 전력 제약 하에 유도된 중앙 집중식 프리코딩이 실제 AP 당 전력 제한을 고려한 보정 기법을 적용하면 그 성능 우위가 사라져 분산형 프리코딩이 더 견고한 대안이 됨을 보여줍니다.
이 논문은 사전 학습된 확산 모델을 활용하여 재학습 없이 비트율, 왜곡, 지각 품질 간의 최적 균형을 자유롭게 탐색할 수 있는 훈련 없는 프레임워크를 제안하고, 이를 이론적으로 증명하며 실험적으로 검증합니다.
이 논문은 -거리 이론을 기반으로 한 대수기하 부호의 일반화를 시도하여, -제트 이론과 해세 - 슈미트 도함수를 활용하여 임의의 종수 (genus) 곡선에서 미분 고파 부호를 엄밀하게 정의하고, 그 변형에 따른 성질, 쌍대성 정리, 그리고 기존 고파 부호와의 관계를 규명합니다.
본 논문은 외부 데이터에 의존하지 않고 클래스별 특징 공분산을 기반으로 노이즈가 포함된 라벨에 강인한 특징 공간을 학습하고 분류기를 구축하여 연쇄적으로 라벨을 정정하는 새로운 분산형 공분산 학습 프레임워크인 FedCova 를 제안합니다.
이 논문은 과적합과 고차원 최적화의 한계를 극복하기 위해, 통계적 검정력 한계에서 도출된 피벗 정보 기준 (PIC) 을 제안하여 고차원 데이터에서 정확한 모델 선택과 예측 성능을 동시에 달성함을 보여줍니다.
이 논문은 디비첸코, 쇼어, 스몰린의 코셋 가중치 계수 분석 프레임워크를 활용하여 파울리 채널의 오류 임계값 하한을 수치적으로 계산하고, 다양한 소규모 안정자 코드와 그 연결 구조에서 발견된 비가산성 현상 및 새로운 연결 코드를 보고하며, 이를 통해 오류 임계값에 대한 새로운 통찰과 질문을 제시합니다.
본 논문은 비균일 양자 마르코프 반군에서 초기에는 CMLSI 와 같은 지수적 감쇠가 실패할 수 있음을 보이지만, 유한 시간 척도에서는 지수적 감쇠가 재등장하며 특히 소산이 해밀토니안 진동보다 훨씬 강할 때 '자기 제한적 잡음' 현상이 발생하여 최종 감쇠율이 소산 부분의 감쇠율에 반비례함을 증명합니다.
이 논문은 볼록 기하학의 Tverberg 정리와 코드를 활용하여 군의 표현과 이산 심플렉스로 간주되는 세 가지 양자 공간 (치환 불변 공간, 보손 모드 공간, 핵 상태 공간) 간의 오류 정정 코드 및 논리 게이트를 상호 변환하고, 기존 설계보다 우수한 성능을 보이는 새로운 코드 패밀리를 구축하는 프레임워크를 제시합니다.