An Accelerated Primal Dual Algorithm with Backtracking for Decentralized Constrained Optimization

O artigo propõe o D-APDB, um método primal-dual distribuído e acelerado com retroação (backtracking) para otimização restrita em redes descentralizadas, que elimina a necessidade de conhecer constantes de Lipschitz ao adaptar automaticamente o tamanho do passo e garante uma taxa de convergência ótima de O(1/K)\mathcal{O}(1/K) para problemas com restrições privadas não lineares.

Qiushui Xu, Necdet Serhat Aybat, Mert Gürbüzbalaban2026-03-06🔢 math

On braided simple extensions and braided non-semisimple near-group categories

O artigo investiga extensões simples de categorias de tensor pontuais no caso trançado, demonstrando que toda categoria próxima a um grupo não semissimples e não degenerada é uma extensão trançada simples de sRep(WW)\mathrm{sRep}(W\oplus W^*) com subcategoria lagrangiana sRep(W)\mathrm{sRep}(W), e que tal categoria surge canonicamente como extensão por Rep(G)\mathrm{Rep}(G), onde GG é o grupo de Picard de uma subcategoria simétrica associada ao único objeto projetivo simples.

Daniel Sebbag2026-03-06✓ Author reviewed 🔢 math

On average population levels for models with directed diffusion in heterogeneous environments

Este artigo investiga como a relação entre a taxa de crescimento intrínseco e a capacidade de suporte heterogênea afeta o nível populacional total em modelos com difusão direcionada, refutando a existência de um valor crítico simples para a inversão da prevalência populacional e analisando a dependência não trivial do tamanho populacional em relação ao coeficiente de difusão quando se considera uma estratégia de dispersão generalizada.

André Rickes, Elena Braverman2026-03-06🔢 math

Latent-IMH: Efficient Bayesian Inference for Inverse Problems with Approximate Operators

O artigo apresenta o Latent-IMH, um método de inferência bayesiana eficiente para problemas inversos lineares com operadores computacionalmente custosos, que utiliza aproximações baratas para gerar variáveis latentes e refiná-las com operadores exatos, deslocando o custo computacional para uma fase offline e superando em eficiência métodos de última geração como o NUTS.

Youguang Chen, George Biros2026-03-06🔢 math

On Pseudo-Effectivity and Volumes of Adjoint Classes in Kähler Families with Projective Central Fiber

Este artigo investiga o comportamento de deformação de divisores canônicos pseudo-efetivos e volumes de classes adjuntas em famílias de Kähler, estabelecendo a estabilidade global da pseudo-efetividade e a invariância de volumes e plurigêneros para três-folhas de Kähler, confirmando assim a conjectura de invariância de plurigêneros de Siu em dimensão três.

Christopher D. Hacon, Yi Li, Sheng Rao2026-03-06🔢 math