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Este artigo propõe técnicas de processamento digital de sinal de baixa complexidade, como compensação de não linearidade baseada em tabelas de pesquisa e rotação de fase, para mitigar os efeitos da não linearidade de Kerr em amplificadores ópticos de alta potência de enlaces ascendentes de satélites, aumentando a perda de enlace aceitável em até 6 dB e permitindo ajuste adaptativo da taxa de transmissão.
Este artigo propõe uma otimização conjunta de atribuição de subportadoras e alocação de potência para ondas OFDM em sistemas ISAC bistáticos, introduzindo um esquema de estimação que revela que a taxa de dados de comunicação depende do número de subportadoras enquanto a precisão de atraso depende de sua distribuição, resultando em um algoritmo que maximiza a taxa de comunicação sujeito a restrições de precisão de sensoriamento e orçamento de potência.
O artigo demonstra que certos problemas de decisão polinomiais, que exigem a execução causal de um token através de uma sequência de passos, possuem uma limitação intrínseca de tempo causal linear () que impede qualquer aceleração assintótica por paralelismo, provando que nenhuma família de circuitos clássicos em pode implementá-los quando a profundidade do circuito é interpretada como tempo paralelo realizável.
Este artigo propõe e valida, utilizando dados reais de Paris, um framework de geometria estocástica baseado no processo de pontos beta-Ginibre para avaliar a exposição a campos eletromagnéticos e a eficiência energética (medida pelo REBT-DL) em redes 5G sustentáveis, demonstrando que esse modelo oferece um ajuste mais preciso às implantações reais do que o processo de Poisson.
Este artigo apresenta um novo framework bayesiano pioneiro para mapeamento ambiental em ISAC que integra medições monostáticas e bistáticas sob propagação de superfície não ideal, demonstrando superioridade em precisão, robustez e convergência em comparação com abordagens de enlace único.
Este artigo elabora o argumento de compartilhamento de espaço para provar a optimalidade do limite de Singleton entrópico para códigos clássicos assistidos por emaranhamento e estabelece um novo limite entrópico rigoroso para o cenário em que a assistência por emaranhamento é distribuída apenas entre um subconjunto de codificadores que realizam operações quânticas locais.
Este artigo apresenta o FedPASS, um novo quadro de aprendizado federado de baixa latência que utiliza sistemas de antenas pinçadas para otimizar dinamicamente a conectividade de linha de visão e reduzir significativamente a latência de treinamento em redes sem fio multiusuário.
Este artigo propõe um framework de aprendizado federado consciente de coerência que mitiga os desafios de links heterogêneos em redes sem fio, utilizando superposição de produtos no enlace de descida e preenchimento de modelos locais parciais no enlace de subida para garantir agregação estável e eficiência de comunicação.
Este artigo apresenta o algoritmo \texttt{SRTS} baseado em Amostragem de Thompson para otimização da razão de Sharpe em bandits estocásticos, estabelecendo limites de arrependimento superiores e inferiores que provam sua optimalidade de ordem e demonstrando seu desempenho superior em simulações empíricas.
Este artigo demonstra teoricamente e valida empiricamente que as alucinações em modelos de linguagem são uma consequência inevitável da otimização de memória sob capacidade limitada, onde a estratégia informacionalmente ótima para testes de associação em dados esparsos exige a atribuição de alta confiança a alguns fatos incorretos como resultado da compressão com perdas.
O LWM-Temporal é um modelo de base para canais sem fio que utiliza atenção espaciotemporal esparsa alinhada à propagação e pré-treinamento auto-supervisionado para aprender representações universais e transferíveis que capturam a evolução induzida pela mobilidade, superando abordagens existentes em tarefas de previsão de canal, especialmente em horizontes longos e com dados limitados.
Este artigo resolve uma conjectura de 20 anos sobre a quantização da curvatura de Ricci em bitnets, provando que a média do escalar de Ricci é quantizada em semi-inteiros positivos para redes em árvore e completas, mas refutando a generalidade da conjectura ao apresentar contraexemplos com ciclos e estendendo a análise para redes Gaussianas, onde se observa uma dicotomia de sinal entre curvaturas positivas e negativas.
Este artigo demonstra que o Filtro de Pontos de Suporte Epistêmico (ESPF) é o filtro ótimo e único que sintetiza o princípio de máxima entropia de Jaynes na propagação e o falsificacionismo de Popper na atualização, minimizando a entropia possibilística no pior caso ao rejeitar a influência de priores e validando-se numericamente em rastreamento orbital.
Este artigo caracteriza a fronteira de quebra de universalidade na privacidade de shuffle, demonstrando que, quando os randomizadores locais tornam-se altamente concentrados, os limites assintóticos deixam de ser Gaussianos e convergem para regimes não-Gaussianos explícitos, como Poisson, Skellam e Poisson Composto, definindo assim um quadro completo de três regimes de privacidade.
Este artigo propõe um decodificador de códigos QLDPC baseado em aprendizado por reforço que, ao formular a decodificação como um processo de decisão de Markov e utilizar atualizações incrementais de segunda ordem, supera as limitações de convergência do algoritmo de propagação de crenças tradicional, oferecendo desempenho superior e maior velocidade de inferência.
Este artigo apresenta um sistema de sensoriamento quântico que utiliza circuitos quânticos otimizados com dados de propagação de rádio para permitir que agentes aprendam sobre o ambiente e realizem tarefas de localização com alta sensibilidade a sinais fracos e obstruídos, sem a necessidade de medições de canal durante a implantação e operando com menos informações do que as abordagens clássicas.
O artigo apresenta o Fly-PRAC, um novo esquema de recuperação de pacotes que utiliza relações algébricas para corrigir dados corrompidos em nós intermediários sem necessidade de decodificação, superando significativamente métodos anteriores como o S-PRAC em termos de eficiência e redução de atraso em redes ruidosas.
Este artigo investiga a seleção de partições de dois blocos ótimas para acelerar a convergência de cadeias de Markov finitas, estabelecendo conexões teóricas entre divergência de Kullback-Leibler e distância de Frobenius com a cadeia projetada induzida, e propondo algoritmos de aproximação eficientes para resolver o problema de otimização combinária resultante.
Este artigo propõe uma estratégia de posicionamento robusta de antenas móveis para sensoriamento sem fio em campo próximo que minimiza o limite de erro de posição quadrática, derivando uma solução ótima de três pontos que supera as antenas fixas com complexidade computacional insignificante.
Este artigo propõe um sistema de sensoriamento sem fio inovador que utiliza uma antena móvel em trajetória tridimensional para otimizar a estimativa robusta da direção de alvos, superando as limitações de desempenho das antenas fixas e do movimento bidimensional ao minimizar o erro angular quadrático médio em todo o espaço angular.