Artigos revisados por autores

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MXDFz4.4: A LyC emitter 250Myr after the epoch of reionization and a first test of Ly-alpha morphology as a tracer of LyC escape at high redshift

Este estudo apresenta a detecção do emissor de Lyman contínuo (LyC) mais distante já identificado, MXDFz4.4, a z=4.442, revelando altas frações de fuga de fótons ionizantes impulsionadas por uma explosão recente de formação estelar e fornecendo a primeira evidência observacional de que a morfologia do Ly-alpha pode servir como um traçador confiável para a fuga de LyC em altos redshifts.

Ilias Goovaerts, Marc Rafelski, Alexander Beckett, Grecco Oyarzùn, Annalisa Citro, Farhanul Hasan, Kalina V Nedkova, Calum Hawcroft, Anton M Koekemoer, Mitchell Revalski, Matthew J Hayes, Claudia Scar (…)2026-03-06✓ Author reviewed ⓘ🔭 astro-ph

Spatial symmetry invariance of solution of Kolmogorov flow

Este artigo apresenta uma prova matemática de que a simetria espacial das soluções do fluxo de Kolmogorov bidimensional é preservada ao longo do tempo, validando os resultados da Simulação Numérica Limpa (CNS) e revelando que as Simulações Numéricas Diretas (DNS) falham ao perder essa simetria devido à contaminação por ruídos numéricos.

Shijun Liao2026-03-06✓ Author reviewed ⓘ🔬 physics

The Statistical Mechanics of Indistinguishable Energy States and the Glass Transition

Este artigo explora a mecânica estatística de partículas em estados de energia indistinguíveis, derivando funções de distribuição exatas para sistemas clássicos e quânticos e demonstrando que partículas clássicas exibem uma transição vítrea definitiva com o desaparecimento da entropia configuracional abaixo de uma temperatura finita $T_K$ .

Shimul Akhanjee2026-03-06✓ Author reviewed ⓘ🔬 physics

Uncertainty-aware Blood Glucose Prediction from Continuous Glucose Monitoring Data

Este estudo demonstra que modelos baseados em Transformers com cabeças de saída evidenciais oferecem a estrutura mais eficaz para previsão de glicose no sangue e quantificação de incerteza em pacientes com diabetes tipo 1, superando arquiteturas LSTM e GRU em precisão e calibração de riscos clínicos.

Hai Siong Tan2026-03-06✓ Author reviewed ⓘ🔬 physics

Beilinson's conjecture on K3 surfaces with an involution

Nesta nota, prova-se que a conjectura de Beilinson vale para certos exemplos de superfícies K3 sobre $\bar{\mathbb{Q}}$ equipadas com uma involução, quando o quociente da superfície pela involução é o plano projetivo ramificado ao longo de uma sextica.

Kalyan Banerjee2026-03-06✓ Author reviewed ⓘ🔢 math

Estimation of relative risk, odds ratio and their logarithms with guaranteed accuracy and controlled sample size ratio

O artigo propõe estimadores baseados em amostragem sequencial de dois estágios para risco relativo, razão de chances e seus logaritmos, garantindo um erro quadrático médio relativo abaixo de um valor-alvo para quaisquer parâmetros populacionais e mantendo a razão entre os tamanhos de amostra próxima de um valor prescrito.

Luis Mendo2026-03-06✓ Author reviewed ⓘ🔢 math

Position-Sensitive Silicon Photomultiplier Array with Enhanced Position Reconstruction by means of a Deep Neural Network

Este trabalho demonstra que a aplicação de Redes Neurais Profundas na reconstrução de posição de um array de SiPMs com gradiente linear melhora significativamente a resolução e a linearidade, aumentando o número de áreas resolvidas em até 12,1 vezes em comparação com os métodos tradicionais.

Cyril Alispach, Fabio Acerbi, Hossein Arabi, Domenico della Volpe, Alberto Gola, Aramis Raiola, Habib Zaidi2026-03-06✓ Author reviewed ⓘ🔬 physics.ins-det

Constructing Dimension-8 SMEFT from Conserved Currents

Este artigo propõe uma nova base de operadores para a Teoria Efetiva de Campo do Modelo Padrão (SMEFT) em dimensão 8, construída a partir de correntes conservadas, que resolve degenerescências cinemáticas, torna as restrições de positividade da matriz S manifestas e facilita a interpretação de dados de colisores para identificar a estrutura de nova física.

Leonardo P. G. De Assis2026-03-05✓ Author reviewed ⓘ⚛️ hep-ph

Unsupervised Representation Learning - an Invariant Risk Minimization Perspective

Os autores propõem um novo framework de aprendizado de representação não supervisionado baseado em Minimização de Risco Invariante (IRM), introduzindo os métodos PICA e VIAE para aprender representações robustas e invariantes a mudanças de distribuição em dados não rotulados, validando sua eficácia em diversos conjuntos de dados sintéticos e reais.

Yotam Norman, Ron Meir2026-03-05✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.AI

Knowledge Graphs are Implicit Reward Models: Path-Derived Signals Enable Compositional Reasoning

Este artigo propõe um paradigma de aprendizado pós-treinamento que utiliza grafos de conhecimento como modelos de recompensa implícitos para fundamentar modelos de linguagem em fatos axiomáticos, permitindo que um modelo de 14B generalize de raciocínios de curto alcance para tarefas complexas de múltiplos saltos no domínio médico, superando sistemas fronteira significativamente maiores.

Yuval Kansal, Niraj K. Jha2026-03-05✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.AI

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