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Este artigo investiga as autoequivalências -equivariantes da categoria derivada de variedades abelianas, estabelecendo uma sequência exata análoga à de Orlov e demonstrando como levantar equivalências derivadas de superfícies abelianas para variedades de Kummer generalizadas.
Este artigo apresenta uma análise de erro abrangente e um novo método para seleção do parâmetro de regularização do método Golub-Kahan-Tikhonov iterado, demonstrando que ele produz soluções aproximadas mais precisas para problemas discretos mal-postos do que as versões não iteradas e o método de Arnoldi iterado.
O artigo demonstra a quasi-otimalidade do Método de Elementos Finitos de Crouzeix-Raviart para problemas do tipo p-Laplaciano, estabelecendo que o erro é limitado por uma constante vezes o erro de melhor aproximação mais um termo de oscilação de dados, e como consequência, obtém uma nova estimativa de erro a priori mais localizada para o FEM Lagrangeano conformante de ordem mais baixa.
Este artigo compara diversas noções de não-rigidez de vetores horizontais em grupos de Carnot, motivadas pela caracterização de conjuntos monótonos e propriedades de extensão de Whitney.
Este artigo propõe um método de Aprendizado por Reforço Inverso baseado em Máxima Entropia e Espaços de Hilbert de Reprodutores de Kernel (RKHS) para Jogos de Campo Médio, permitindo a inferência de funções de recompensa não lineares e ricas em dados infinitos e finitos, com garantias teóricas de convergência e superioridade prática em cenários como roteamento de tráfego.
Este artigo propõe um novo quadro computacional baseado na redução dimensional do tempo via base de Legendre para resolver o problema inverso de reconstrução do campo de velocidade inicial nas equações de Navier-Stokes anisotrópicas compressíveis a partir de observações de contorno ruidosas, demonstrando eficácia e robustez em experimentos numéricos.
Os autores provam um Teorema do Limite Central padrão para o número normalizado de triângulos em uma classe de Grafos Aleatórios Exponenciais, cobrindo toda a região de analiticidade da energia livre e baseando-se numa representação polinomial da função de partição.
Neste artigo, são obtidos limites superiores e inferiores para a função de partição utilizando uma desigualdade geométrica elementar no espaço euclidiano, estendendo-se o método a generalizações da função de partição.
O artigo prova a convergência de aproximações hiperbólicas para diversas classes de EDPs de ordem superior, como as equações de KdV e Kuramoto-Sivashinsky, desde que exista uma solução suave para o problema limite, utilizando apenas soluções fracas (entrópicas) para as aproximações e validando os resultados teóricos com simulações numéricas.
Este artigo estabelece a teoria de regularidade baseada em e a boa colocação para equações diferenciais parciais vetoriais em fluidos em variedades fechadas de regularidade mínima, utilizando uma abordagem variacional parametrizante para provar resultados de existência e regularidade para os operadores de Stokes e Navier-Stokes.
Este artigo investiga o comportamento de Benford em modelos de fragmentação de "bastão" e "caixa", estabelecendo condições para a convergência ao comportamento de Benford forte, quantificando discrepâncias via expoente de irracionalidade e confirmando uma conjectura sobre a fragmentação de caixas em alta dimensão.
Este artigo introduz o conceito de (W')-especificação para subdeslocamentos, demonstrando que qualquer conjunto de recorrência nesses sistemas, incluindo classes como deslocamentos com lacunas S e certos mapas intervalares, possui dimensão de Hausdorff completa.
Este artigo investiga problemas inversos de fonte e de Cauchy para equações parabólicas estocásticas semidiscretas em dimensões arbitrárias, estabelecendo estabilidade Lipschitz e Hölder, respectivamente, por meio de três novas estimativas globais de Carleman.
Este artigo estabelece a NP-completude de decidir se um grafo sem conjuntos dominantes de arestas eficientes possui pelo menos dois conjuntos dominantes perfeitos de arestas e apresenta um algoritmo de tempo cúbico para encontrar, contar e ponderar tais conjuntos e dominantes induzidos em grafos livres de .
Este artigo propõe e analisa um algoritmo primal-dual acelerado por inércia, derivado de um sistema diferencial de segunda ordem com escalonamento temporal, para resolver problemas de otimização convexa não suave com restrições de igualdade linear, estabelecendo taxas de convergência rápidas para o gap primal-dual, a violação de viabilidade e o resíduo do objetivo, além de validar sua eficácia por meio de experimentos numéricos.
Este artigo propõe um algoritmo de gradiente estocástico proximal com redução de variância e passo adaptativo para otimização convexa composta, estabelecendo sua convergência forte, taxa de convergência de e validando sua eficácia em experimentos numéricos de regressão logística e Lasso.
Este artigo apresenta uma abordagem inovadora para analisar a relação entre os suportes de medidas condicionais e sua disposição geométrica no espaço de Wasserstein por meio do mapa de desintegração, estabelecendo critérios para identificar foliações métrico-mensuráveis e ilustrando a aplicação desse quadro no estudo de perturbações de foliações induzidas por desintegração.
Este artigo demonstra que a união de conjuntos de pontos de retículos polinomiais de Korobov com deslocamentos digitais aleatórios atinge uma dependência linear da dimensão na inversa da discrepância estrela, reduzindo significativamente o espaço de busca para construções explícitas.
Este trabalho propõe um novo quadro teórico baseado em formulação matricial para derivar limites superiores e inferiores no Problema de Agendamento de Fluxo de Trabalho Permutacional, demonstrando melhorias significativas nos limites para a maioria das instâncias de benchmark e fornecendo novos insights assintóticos sobre conjecturas de Taillard.
Este artigo estabelece limites superiores explícitos para a distância de Wasserstein quadrática entre redes neurais de camada única treinadas por descida de gradiente e seus processos gaussianos associados no limite de largura infinita, demonstrando um decaimento polinomial do erro de aproximação em função da largura da rede e quantificando a influência dos parâmetros arquitetônicos e da dinâmica de treinamento.