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Este artigo estabelece princípios de grandes desvios (LDPs) para a equação de Schrödinger estocástica linear e suas discretizações simpléticas, demonstrando que tanto a semidiscretização espacial quanto a discretização completa preservam assintoticamente o LDP da solução exata, oferecendo assim uma abordagem eficaz para aproximar a função de taxa em espaços de dimensão infinita.
Este artigo demonstra que a estimação escalável de modelos de grafos aleatórios com arestas dependentes e dimensões crescentes é viável, estabelecendo taxas de convergência para estimadores baseados em pseudo-verossimilhança e analisando o impacto de transições de fase e quase-degenerescência, com aplicações em dados de rede, espaciais e temporais.
Este artigo apresenta uma análise de convergência para métodos de ação mínima acoplados a um método de diferenças finitas, demonstrando que as ordens de convergência para o mínimo do funcional de ação discreto são e $1$ para ruídos multiplicativos e aditivos, respectivamente, além de revelar a convergência do método estocástico no contexto de grandes desvios.
Este artigo estabelece a convergência da densidade em de um método de diferenças finitas totalmente discreto para a equação de Cahn--Hilliard estocástica com ruído branco espaço-temporal multiplicativo, superando a não-Lipschitzianidade global do coeficiente de deriva por meio de um novo argumento de localização e respondendo parcialmente a um problema aberto sobre o cálculo numérico da densidade da solução exata.
Os autores definem uma nova família de representações discretas de grupos relativamente hiperbólicos que unifica diversas noções existentes de comportamento geometricamente finito em posto superior e demonstram que tais representações são estáveis sob deformações que satisfazem uma condição dinâmica nos subgrupos periféricos, permitindo inclusive deformações que não preservam a classe de conjugação desses subgrupos.
Este artigo apresenta uma estrutura de co-projeto para controle de formação multiagente que integra a topologia de comunicação da rede e os níveis de privacidade diferencial, visando otimizar o compromisso entre a proteção de dados, o desempenho do sistema e a conectividade da rede.
Este artigo desenvolve e analisa o Método de Gradiente Multiplicativo Generalizado (GMG) para resolver uma classe de problemas de otimização convexa sobre cones simétricos, demonstrando uma taxa de convergência de e provando sua superioridade computacional em diversas aplicações práticas em comparação com outros métodos de primeira ordem.
O artigo define e caracteriza as "categorias universais de espaços vetoriais fortes" (r.c.s.v.s.), demonstrando que elas correspondem a endofuntores -enriquecidos ortogonais a certos cokernes e são equivalentes aos "espaços de somabilidade ultrafinita", estabelecendo ainda suas relações com espaços topológicos linearmente compactos e analisando suas estruturas monoidais fechadas.
Este trabalho estabelece o princípio de grandes desvios de Freidlin--Wentzell para a equação de Cahn--Hilliard estocástica com ruído pequeno e demonstra a convergência da função de taxa de grandes desvios do método de diferenças finitas espaciais, provando essa convergência via -convergência das funções objetivo e superando a falta de Lipschitz unilateral no coeficiente de deriva através de desigualdades de interpolação discreta.
Este artigo propõe uma abordagem de robustez distribucional para o problema de retenção de voos no solo em aeroportos, utilizando conjuntos de ambiguidade de Wasserstein e um algoritmo híbrido de corte de Kelly com método L-shaped inteiro para mitigar a incerteza nas previsões de capacidade e melhorar a resiliência das decisões operacionais frente a desvios na distribuição de dados.
Este trabalho estabelece um teorema do limite central para a média temporal do método de Euler-Maruyama reverso aplicado a equações diferenciais estocásticas com coeficientes de deriva de crescimento superlinear, demonstrando a convergência assintótica em distribuição tanto para desvios menores que a ordem forte ótima quanto para o caso em que são iguais, utilizando equações de Poisson associadas ao gerador das equações originais.
Este artigo resolve o problema de Dirichlet para gráficos mínimos em submersões de Killing sobre domínios não compactos em 3-variedades fibradas, estabelecendo estimativas do tipo Collin-Krust, provando um resultado de unicidade no grupo de Heisenberg e demonstrando que singularidades isoladas nesses gráficos são removíveis.
Este artigo investiga a estimativa de um ponto de mudança em uma equação de calor estocástica com difusividade espacialmente variável, propondo um estimador M simultâneo que recupera os parâmetros de difusividade e a localização da descontinuidade a partir de medições locais, estabelecendo suas taxas de convergência e a distribuição limite sob condições específicas.
Este artigo desenvolve fórmulas do feixe canônico para fibrados de curvas de gênero aritmético um em característica positiva, estabelecendo resultados análogos aos de Witaszek no caso separável e tratando o caso inseparável quando a base tem dimensão de Albanese máxima, o que permite provar que certas variedades klt com anticanônico nef são espaços fibrados sobre suas variedades de Albanese.
Este artigo utiliza uma abordagem de otimização inversa em processos de decisão de Markov para demonstrar que as decisões dos treinadores da NFL sobre o quarto down refletem preferências de risco conservadoras que otimizam quantis baixos da distribuição de valor, com maior tolerância ao risco no campo adversário e uma tendência de aumento dessa tolerância ao longo do tempo.
Este artigo apresenta e analisa a convergência do esquema de Euler-Maruyama para equações diferenciais estocásticas unidimensionais com deriva distribucional pertencente ao espaço de Besov-Hölder-Zygmund de ordem negativa, estabelecendo um limite superior para a taxa de convergência forte em e validando os resultados por meio de simulações numéricas.
Este artigo demonstra que, para o modelo de Anderson parabolic generalizado bidimensional em um toro periódico, os procedimentos de homogeneização e renormalização comutam ao identificar um novo ansatz de solução que supera as limitações do ansatz para-controlado tradicional, permitindo a construção de uma solução uniforme e a convergência da solução e do fluxo sem depender de estimativas de comutadores.
Os autores constroem análogos das classes de Khovanov-Jacobsson e do invariante de Rasmussen para nós no bordo de variedades suaves orientadas de dimensão quatro, utilizando módulos de lasagna de nós baseados em homologia de nós equivariante e deformada para provar resultados de não-vanishing e decomposição, além de caracterizar as condições técnicas para extensão dessas teorias a cobordismos de nós imersos.
Este artigo propõe dois algoritmos de primeira ordem sem derivadas (zeroth-order), o ZO-PDAPG e o ZO-RMPDPG, que garantem complexidade iterativa para encontrar pontos estacionários em problemas minimax não convexos com restrições lineares acopladas, estabelecendo novos padrões de desempenho, especialmente no cenário estocástico sem restrições acopladas.
Este artigo prova a conjectura do tipo Gersten para feixes étale em anéis locais henselianos de variedades com cruzamentos normais, estabelecendo resultados específicos para feixes de Hodge-Witt logarítmicos e twists de Tate étale -ádicos, além de generalizar o teorema de Artin sobre grupos de Brauer.