图像生成

Multi-Fidelity Learning with Shallow Recurrent Decoders for Multi-Physics Applications

基于浅层循环解码器的多保真度学习在反应堆物理中的应用

Stefano Riva, Carolina Introini, J. Nathan Kutz, Antonio Cammi

机构 * Autodesk Research（Autodesk研究院） ； Department of Energy, Nuclear Engineering Division（能源部核工程系） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Department of Mechanical and Nuclear Engineering and Emirates Nuclear Technology Center（机械与核工程系和阿联酋核技术中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对反应堆物理中高保真数据稀缺而低保真数据丰富的问题，提出利用浅层循环解码器将低保真模型（如点动力学）映射到高保真模型（如扩散方程），以低成本获得高保真解。

Gate-Level Quantum Simulation of Nonunitary Linear Dynamics with Hybrid Oscillator-Qubit Architecture

通过混合振子-量子比特线性组合哈密顿量模拟求解量子微分方程

Elin Ranjan Das, Muqing Zheng, Rishab Dutta, Ang Li, Timothy Stavenger, Yuan Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种混合振子-量子比特方法，用于求解线性常微分方程，通过连续变量辅助模式替代离散变量辅助寄存器，减少量子比特开销，并展示其在热方程中的高保真度表现。

Weighted well-posedness and kernel stability for coercive evolution equations with measure-valued delays

扩散方程中混合测度记忆的适定性与核稳定性

Hiroki Ishizaka

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了包含历史效应的线性扩散方程，通过有限非负Borel测度统一弱形式，探讨了分布记忆和离散延迟的适定性与稳定性。

Comments Corrected and substantially revised version with a new weighted well-posedness argument and an expanded kernel-stability analysis. Title and bibliography updated

A stochastic correlation extension of the Vasicek credit risk model

Vasicek信用风险模型的随机相关性扩展

Dhruv Bansal, Mayank Goud, Sourav Majumdar

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种Vasicek信用风险模型的随机相关性扩展，通过圆周扩散过程引入相关性风险，改进了传统模型对尾部风险的刻画能力。

In situ Gas-Cell Electron Microscopy Reveals Pressure-Selected Restructuring Pathways in AuRu Ammonia Catalysts

反应条件下的氨催化剂演变揭示于环境和多模式电子显微镜

Amy S. McKeown-Green, Parivash Moradifar, Zisheng Zhang, Cedric Lim, Andrew Barnum, Lin Yuan, Robert Sinclair, Frank Abild-Pedersen, Colin Ophus, Jennifer A. Dionne

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过环境和多模式电子显微镜研究，揭示了AuRu催化剂在反应条件下的结构演变机制，揭示了氢驱动的纳米空洞形成及压力对重构的影响。

Comments First two authors contributed equally to this work. First two and final author are corresponding authors. This work was conducted at Stanford University

Spending Operators and Weak Power-Port Decompositions for Path-Dependent Entropic Lagrangians

路径依赖熵拉格朗日量的支出算子与弱功率端口分解

Huilong Ren

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究依赖历史的熵公式相关问题，通过建立特定结构置于路径依赖熵拉格朗日构造中，利用端点校准等确定相关量，在不同正则性下制定扩散分配，组合要素得到泛函及相关性质，还可特殊化为Cahn-Hilliard方程。

Comments 21 pages

Spreading and rupture dynamics of soluble surfactant-laden thin film flow down a slippery incline in presence of external shear

在外部剪切作用下，含可溶性表面活性剂的薄膜在光滑斜坡上流动的扩展与破裂动力学

Dipankar Paul, Harekrushna Behera

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究含可溶性表面活性剂薄膜在光滑斜坡流动时的扩展与破裂动力学，用润滑近似法推导方程，考虑吸附动力学速率的快速和慢速情况，分析外部剪切力等因素对薄膜厚度及破裂的影响，揭示相关作用机制及滑移参数的双重效应。

Comments 28 pages, 71 figures, comments are welcome

The application of theory of probability to the modelling of chemical kinetics systems

概率理论在化学动力学系统建模中的应用

Maxim Nazarov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究基于联合概率和几何概率构建化学动力学模型，通过常微分方程组进行推广，简化数值实现与定量分析，提高并行效率，还考虑了模型在准周期反应示例中的应用及相关转换算法。

Comments 8 pages, 2 figures

Journal ref Vestn. Udmurtsk. Univ. Mat. Mekh. Komp. Nauki, 25:4 (2015), 492-500

Topological Signatures of Diffusive Release in Porous Media

多孔介质中扩散释放的拓扑特征

Donghan Kim

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究多孔介质中扩散释放行为，利用持久同调量化其多尺度拓扑和几何结构，发现拓扑特征与释放行为密切相关，能分类释放曲线状态，且特征提取比有限元扩散模拟快，为筛选扩散释放行为提供新描述符。

Comments 15 pages, 5 figures, 6 tables, Under review

Hybrid Dynamical Simulation Reveals Apparent Stiffening of Flexible Protein Lattices Driving Membrane Bending

柔性蛋白质组装体对膜弯曲的动力学模拟

Samuel L. Foley, Margaret E. Johnson

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究膜变形蛋白晶格模拟难题，提出耦合Helfrich膜的柔性蛋白质晶格模型，以网格蛋白晶格为例，量化材料属性，比较弯曲刚度解释，验证模型，还展示新代码并应用于HIV-1未成熟Gag晶格。

Comments Manuscript: 12 pages, 7 figures. SI: 4 pages, 4 figures

Redefining Digital Twins as Predictive Decision Engines for AI-Native Wireless Networks

迈向智能无线网络：生成式AI与数字孪生的协同

Afan Ali, Ali Arshad Nasir, Naveed Iqbal, Daniel Benevides da Costa

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种生成式AI赋能的数字孪生框架，通过实时同步信道、移动性、流量和能量信息，实现系统级主动优化，在无人机辅助非地面网络场景中节能约69.2%。

Comments 7 pages, 5 figures

Autoregressive One-Step Generative Modeling for Dynamical System Forecasting

迈向可扩展的一步生成建模用于自回归动力系统预测

Tianyue Yang, Xiao Xue

机构 * The Center for Computational Science（计算科学中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出MeLISA模型，通过块状随机转移核实现高效自回归生成，结合窗口一致性与时间增量一致性损失，提升长期统计准确性与推理速度。

Comments 42 pages, 15 figures

Mesoscopic scattering dynamics under generic uniform SU(2) gauge fields: Spin-momentum relaxation and coherent backscattering

介观散射动力学在一般均匀SU(2)规范场中的研究：自旋-动量弛豫与相干反散射

Masataka Kakoi, Christian Miniatura, Keith Slevin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究了在均匀SU(2)规范场下，物质波在无序势弹性散射中的时间与动量分辨动力学，推导了弱局域化区域内的无序平均密度矩阵，并通过精确近似 ladder 和最大交叉图系列的频率依赖性，描述了任意强的SU(2)规范场和无序下的短时间自旋-动量动力学。

Comments 20 pages, 5 figures

Journal ref Phys. Rev. B 114, 014209 (2026)

Pushy Random Walk: A Minimal Model for Transport in Deformable Media

推挤随机游走中的扩散/亚扩散

Ofek Lauber Bonomo, Itamar Shitrit, Shlomi Reuveni, Sidney Redner

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究推挤随机游走模型，揭示其在单维和二维中因障碍物密度变化导致的亚扩散行为，展示其在拥挤介质中运输的重塑机制。

Journal ref Phys. Rev. Lett. 137, 037101 (2026)

Trade-offs between structural richness and perceptual robustness in music network representations

音乐网络表示中结构丰富性与通信效率之间的权衡

Lluc Bono Rosselló, Robert Jankowski, Hugues Bersini, Marián Boguñá, M. Ángeles Serrano

机构 * Institute for Interdisciplinary Studies on Artificial Intelligence (IRIDIA), Université Libre de Bruxelles（跨学科人工智能研究 institute（IRIDIA），布鲁塞尔自由大学） ； Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, Delft University of Technology（电气工程、数学和计算机科学学院，代尔夫特理工大学） ； Departament de Física de la Matèria Condensada, Universitat de Barcelona（凝聚态物质物理系，巴塞罗那大学） ； Universitat de Barcelona Institute of Complex Systems (UBICS), Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学复杂系统研究所（UBICS），巴塞罗那大学） ； ICREA, Passeig Lluís Companys 23, E-08010 Barcelona, Spain（ICREA，巴塞罗那路易斯·康帕尼斯街23号，西班牙巴塞罗那） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究探讨了音乐网络表示中结构丰富性与通信效率的权衡，通过分析不同特征编码对转换结构和不确定性的影响，揭示了特征选择对网络重建及听众期望预测的重要性。

Bayesian Parameter Estimation for Predictive Modeling of Illumination-Dependent Current-Voltage Curves

基于贝叶斯参数估计的光照依赖电流-电压曲线预测建模

Eunchi Kim, Thomas Kirchartz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过贝叶斯参数估计方法，改进了光照依赖电流-电压曲线的预测建模，强调暗并联电阻和移位电流对提高预测准确性的重要性，并分析了不同输入JV曲线组合对参数估计的影响。

Comments 10 Pages, 6 figures

Quantum field theory approach for multistage chemical kinetics in liquids

液体中多阶段化学动力学的量子场论方法

Roman V. Li, Oleg A. Igoshin, Evgeny B. Krissinel, Pavel A. Frantsuzov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出CMET理论，利用量子场论推导多阶段反应扩散系统的动力学方程，通过耦合偏微分方程数值求解，在多个案例中复现其他理论的预测。

Comments Main article: 29 pages, 9 figures; Supplementary: 15 pages, 1 figure; Resubmission

Reduced dynamics for models of pattern formation

模式形成模型的约化动力学

Erika Hausenblas, Tsiry Avisoa Randrianasolo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究双物种化学模型中反应扩散系统的长期行为，通过耦合反应扩散方程和空间傅里叶模式给出有限维表示，证明系统动力学可由有限低模式完全表征，为模式形成模型的约化动力学提供分析基础。

Comments 21 pages, 6 figures

Error analysis of a fully discrete structure-preserving finite element scheme for a diffuse-interface model of tumour growth

肿瘤生长扩散界面模型的全离散保结构有限元格式误差分析

Agus L. Soenjaya, Ping Lin, Thanh Tran

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对肿瘤生长扩散界面模型，开发全离散保结构有限元方法，采用SAV公式等。在适当假设下推导误差估计，时间一阶、空间最优阶精度，数值实验验证收敛速率及方法捕捉特征现象的鲁棒性。

Journal ref IMA J. Numerical Analysis, drag099 (2026)

The Cooling of Old White Dwarfs in 47 Tucanae

47仙女座球状星团中老白矮星的冷却

Leesa Fleury, Harvey Richer, Jeremy Heyl

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过哈勃空间望远镜观测分析47仙女座球状星团中白矮星的冷却过程，探讨元素扩散处理和氢包层厚度对白矮星冷却模型的影响，发现较厚的氢包层模型更符合观测数据。

Comments 23 pages, 13 figures, version to MNRAS

Journal ref Mon Not R Astron Soc (2026)

Preconditioned normal equations for solving discretised partial differential equations

用于求解离散化偏微分方程的预处理正规方程

Lorenzo Lazzarino, Yuji Nakatsukasa, Umberto Zerbinati

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究由偏微分方程离散化产生的非对称方阵线性系统，通过引入‘正规’预处理概念，构建预处理器，对流扩散问题做数值实验，实现快速稳定收敛。

GuidedAttention: Interpretable and Correctable Visual Attention for OOD-Robust Robot Manipulation via Imitation Learning

引导注意力：通过模仿学习实现面向OOD鲁棒机器人操纵的可解释和可校正视觉注意力

Masaki Murooka, Ryoichi Nakajo, Keisuke Shirai, Tomohiro Motoda, Hanbit Oh, Ryo Hanai, Yukiyasu Domae

机构 * Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（日本产业技术综合研究所人工智能研究中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对端到端视觉运动策略中人类难以理解和校正视觉注意力的问题，提出引导注意力框架，通过预测任务相关注意力关键点并结合扩散动作策略，经用户校正后由跟踪模块传播，提升了机器人在OOD条件下的操纵性能。

Comments Project page added

Geometric Dyson Brownian Motions and the Free Log-Normal Limit for a Non-Square Gaussian Matrix Product

几何Dyson布朗运动与非方随机矩阵乘积的自由对数正态极限

Mufan Li, Jaume de Dios Pont, Mihai Nica, Daniel M. Roy

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究非方随机矩阵乘积的平方奇异值谱，通过比例深度-宽度极限和平均场极限，得到自由对数正态律，并应用于随机特征回归风险预测。

Emergent population dynamics of random walkers with cooperative reproduction and spatial selection

随机游走群体的涌现动力学：具有合作繁殖与空间选择

Ohad Vilk, Baruch Meerson

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究随机游走群体在高阶无性繁殖下的动力学行为，发现繁殖阶数增加导致入侵前沿消失及扩散无关速度，揭示自然中二分裂繁殖的主导地位受入侵动态基本约束。

Comments 5 pages, 4 figures, Supplementary Material

Journal ref Phys. Rev. E 114, L022101 (2026)

DriftXpress: Faster Drifting Models via Projected RKHS Fields

DriftXpress：通过投影RKHS场加速漂移模型

Ali Falahati, Elliot Creager, Gautam Kamath, Shubhankar Mohapatra

机构 * Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo and Vector Institute（计算机科学学院，滑铁卢大学及向量研究所） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo and Vector Institute（电气与计算机工程系，滑铁卢大学及向量研究所） ； A*STAR Centre for Frontier AI Research, Singapore（新加坡前沿人工智能研究中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 DriftXpress通过投影RKHS场降低漂移模型的训练成本，保持其吸引-排斥结构，实现与标准漂移模型相近的FID表现，同时减少训练时间。

Transient Stability of Nonlinear Stochastic Dynamics: A Finite-Amplitude Logarithmic Measure Framework

传感器数据注入非线性随机飞行动力学中的暂态不稳定性边界

Surya Ratna Prakash D, Soumyendu Raha

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出基于对数范数的框架，用于分析非线性Ito随机微分方程的有限时间暂态稳定性，揭示均值与路径行为的区别，并展示数据约束动态中的稳定性与鲁棒性权衡。

Measuring the Infinite: Interpolation Theory, Lorentz Spaces, and Dispersive PDEs

测量无限：插值理论、洛伦兹空间与散射PDEs的解说之旅

Asuman Güven Aksoy, Daniel Akech Thiong

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过插值理论和洛伦兹空间研究偏微分方程的分析方法，推导热方程的平滑衰减和薛定谔方程的分散估计。

HYCO: Hybrid-Cooperative Learning for Data-Driven PDE Modeling

HYCO：用于数据驱动偏微分方程建模的混合协作学习

Lorenzo Liverani, Enrique Zuazua

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对数据驱动偏微分方程建模问题，提出混合协作学习框架 HYCO，通过交替更新物理参数和合成模型并耦合二者，适用于多种数据集，避免复杂求导，还建立势博弈及均衡存在性，在相关反问题上表现优于其他方法。

Fair profit sharing ratios of Islamic investment contracts

伊斯兰投资合同的公平利润分配比率

Abass Sagna

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究基于利润和损失分担计算伊斯兰投资合同中各伙伴到期时的公平利润分配比率和预期收益，引入 c - 公平利润分配比率概念，考虑资本与劳动力贡献，得出分配份额并扩展到混合合同。

Rapid Aerodynamic Assessment of Flettner Rotor Installations Using an Inviscid CFD Approach

使用无粘计算流体动力学方法对弗莱特纳转子装置进行快速气动评估

Niklas Kühl

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究船舶弗莱特纳转子系统气动评估，采用基于欧拉方程结合动态动量源项的无粘CFD方法，减少计算量，通过验证表明能可靠捕捉力和趋势，适合早期设计阶段快速筛选，降低计算成本。