图像生成

Quantum simulation of real-world nonlinear dynamics via Koopman method

通过库普曼方法对现实世界非线性动力学进行量子模拟

Baoyang Zhang, Dong An, Zhaoyuan Meng, Yefei Yu, Xiaoxiao Xiao, Zhen Lu, Yue Yang

机构 * State Key Laboratory for Turbulence and Complex Systems, School of Mechanics and Engineering Science, Peking University（turbulence and Complex Systems Laboratory, Mechanics and Engineering Science School, Peking University） ； Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University ； Institute of Mechanics, State Key Laboratory of Nonlinear Mechanics, Chinese Academy of Sciences（Mechanics Institute, Nonlinear Mechanics State Key Laboratory, Chinese Academy of Sciences） ； Beijing Academy of Quantum Information Sciences 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对量子计算机模拟非线性动力学受限于量子演化酉性的问题，提出量子库普曼方法，通过学习库普曼可观测量等实现模拟，在超导处理器上模拟三个系统，揭示性能限制转变，确定量子适用非线性动力学实际边界。

The dynamical origin of the magnetic field distributions in compressible turbulence

可压缩湍流中磁场分布的动力学起源

Evangelia Ntormousi, Fabio Del Sordo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究可压缩湍流中密度和磁场强度分布，通过半解析论证，将连续性和感应方程中湍流速度梯度建模为随机过程，积分得对数正态分布，引入间歇性激波出现幂律尾部，揭示其与连续和局部事件共存有关。

Comments A&A submitted, last stages of referee process

A fully one-sided diffuse-interface immersed boundary method for wall-modeled large-eddy simulation

一种用于壁面模型大涡模拟的全单侧扩散界面浸入边界方法

Qian Mao, Yoshiharu Tamaki, Song Zhao, Jérôme Jacob, Pierre Boivin, Julien Favier

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对扩散界面浸入边界方法在壁面模型大涡模拟中存在的问题，开发全单侧扩散界面浸入边界方法，通过特定策略消除跨边界扩散效应，经多方面验证，该方法提高了预测精度，尤其在低参考高度时，且在翼型湍流流动评估中表现良好。

Soft cells, Tubular Tilings and the Hidden Phases in Binary Mixtures

软单元、管状镶嵌与二元混合物中的隐藏相

Gábor Domokos

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究生物和物理中的二元混合物系统，引入管状镶嵌框架，证明其满足全局欧拉平衡定律，可从可观测相和界面几何恢复隐藏相拓扑信息，还表明在\(d>2\)维是软镶嵌子类，通过应用展示该理论作用。

Comments 25 pages, 8 figures

Thermodynamic Limits on Reliable Signaling by Biochemical Traveling Waves

生化行波可靠信号传递的热力学极限

Shengyao Luo, Yuping Chen, Yuansheng Cao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究生化行波可靠信号传递的热力学极限，建立随机热力学框架，通过投影噪声场动力学得出波位置扩散受传播相关耗散限制，在模型和实验中验证，还对波列可靠信号传递速率施加湮灭限制。

Comments 7 pages, 5 figures in the maintext; 16 pages, 8 figures in the supporting information

From inference to prediction: how machine learning is reconfiguring science

从推理到预测：机器学习如何重构科学（1990-2025）

Malena Mendez Isla, Vincent Lariviere, Diego Kozlowski

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过分析490万篇论文，揭示机器学习从物理科学向健康科学扩散，预测技术取代推理方法，引发两波认知不透明性浪潮。

Feynman Kac Reweighted Schrödinger Bridge Matching for Surface-Based Tau PET Harmonization

基于Feynman Kac重加权薛定谔桥匹配的皮层表面Tau PET标准化

Jianwei Zhang, Xinyu Nie, Jiaxin Yue, Yonggang Shi

机构 * Stevens Neuroimaging and Informatics Institute, University of Southern California（斯蒂文斯神经影像与信息学研究所，南加州大学） ； Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering of Viterbi School of Engineering, University of Southern California（明希德电气与计算机工程系，维特比工程学院，南加州大学） ； Alfred E. Mann Department of Biomedical Engineering of Viterbi School of Engineering, University of Southern California（阿尔弗雷德·E·曼生物医学工程系，维特比工程学院，南加州大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出Feynman Kac重加权薛定谔桥匹配（FKRSBM）模型，通过熵正则化最优传输实现源域与目标域间的随机传输，结合子群感知端点提议和球面卷积骨干网络，在Tau PET SUVR图上实现优于现有方法的分布对齐和下游疾病分类。

RynnWorld-4D: 4D Embodied World Models for Robotic Manipulation

RynnWorld-4D：用于机器人操作的4D具身世界模型

Haoyu Zhao, Xingyue Zhao, Siteng Huang, Xin Li, Deli Zhao, Zhongyu Li

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身人工智能实验室） ； CUHK（香港中文大学） ； Hupan Lab（湖畔实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对开放世界机器人操作，提出RynnWorld-4D生成模型，通过RGB-DF捕捉4D动态，其具三分支架构，还整理数据集并提出RynnWorld-4D-Policy，实验证明该模型在时空预测及实际操作任务中表现出色。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnWorld-4D.github.io, Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnWorld-4D

Industry Classification of GitHub Repositories Using the North American Industry Classification System (NAICS)

使用北美行业分类系统（NAICS）对GitHub仓库进行行业分类

Kevin Xu, Alexander Quispe

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究利用北美行业分类系统对GitHub仓库进行行业分类，提出结合多种技术的检索与验证管道生成标签，构建NAICS-GH语料库，测试表明标签精度高，还对预训练编码器进行基准测试，相关数据和代码开源。

EntroPath: Maximum Entropy Path Ensemble Embedding for Manifold Learning

EntroPath：用于流形学习的最大熵路径集成嵌入

Przemysław Rola

机构 * Krakow University of Economics（克拉科夫经济大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究提出EntroPath流形学习方法，基于最大熵随机游走构建差异，通过Varadhan热核公式使自由能差异在短时间极限下收敛于平方测地线距离，在合成流形和单细胞基准测试中表现良好，尤其在特定流形上优势明显。

Comments 40 pages, 15 figures. Code: https://github.com/rpprzemek/entropath

Performance Optimization and Comparative Analysis of Generative AI Models on Advanced Accelerators

生成式人工智能模型在先进加速器上的性能优化与比较分析

Amitash Nanda, Javier Hernandez Nicolau, Madhusudan Gujral, Mahidhar Tatineni, Amitava Majumdar, Debashis Sahoo

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； San Diego Supercomputer Center（圣地亚哥超级计算机中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对生成式人工智能模型部署难题，开展系统研究，通过新颖的混合精度训练后量化评估等方法，对多种模型在不同下游任务及跨异构平台进行性能优化与比较分析。

Comments 6 pages, 3 figures

Learning Adaptive Coarse Spaces Using Transferable Neural Network Models for Linear and Nonlinear Overlapping Domain Decomposition Methods

使用可转移神经网络模型学习自适应粗空间用于线性和非线性重叠区域分解方法

Axel Klawonn, Martin Lanser, Janine Weber-Hamacher

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对系数高度不均匀问题，在自适应广义 Dryja - Smith - Widlund 粗空间构建中计算时间长的问题，提出用回归和分类神经网络预测粗基函数及数量的两阶段方法，无需求解特征值问题，还能转移到多种问题。

Metagraph-Based Domain-Decomposed Galerkin Reduced-Order Model

基于元图的区域分解伽辽金降阶模型

Kyohei Shintate, Naoki Morita, Shigeki Kaneko, Nozomi Magome, Naoto Mitsume

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对大规模问题，提出基于元图的区域分解伽辽金降阶模型MBDD - G - ROM，利用两个图级别表示模型，通过划分元图实现并行化与负载平衡，经实验验证该模型能保持精度并提高并行效率。

An adaptive, space-time discretized linear iterative scheme for doubly-degenerate parabolic problems

一种用于双重退化抛物问题的自适应时空离散线性迭代格式

Ayesha Javed, Koondanibha Mitra, Iuliu Sorin Pop

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对双重退化抛物问题，提出基于非线性项拆分的时空公式，用迭代线性化格式求解，证明其无条件收敛，分解非线性残差对偶范数得到后验估计，用于自适应时空求解器，数值实验表明该求解器能有效分配资源使误差快速衰减。

Comments 43 pages, 59 Figures

From Gravity to Confinement: Wealth Redistribution as Optimal Drift Design in the Fokker-Planck Framework

从引力到约束：财富再分配作为福克-普朗克框架下的最优漂移设计

Anders G Frøseth

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究财富再分配问题，通过福克-普朗克框架将最优再分配设为控制问题，考虑干预成本，对比比例税与累进税，指出累进税能在政策相关时间尺度内再分配，比例税依赖人口更替。

Comments 28 pages, 1 figure, 1 table. Companion paper to arXiv:2603.05264, arXiv:2603.05277, and arXiv:2603.05283

Drug release dynamics from a three-layer composite contact lens in the vial, eye wear with blinking, and blister pack settings

小瓶、眨眼佩戴的眼镜及泡罩包装环境下三层复合隐形眼镜的药物释放动力学

Daniel M. Anderson, Rayanne A. Luke

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究复合隐形眼镜药物释放动力学，构建含三个耦合偏微分方程层的模型，依据体内数据，模拟不同环境下药物累积释放曲线，研究设计特征对\(t_{50}\)的影响及泡罩包装储存问题，助医学人员理解递送机制与预测药物转运。

Comments 32 pages, 15 figures, 4 tables

Structured Illumination Scanning Thermography (SISTER)

结构照明扫描热成像（SISTER）

Pengfei Zhu, Julien Lecompagnon, Philipp Daniel Hirsch, Mathias Ziegler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对传统光热成像技术的局限，提出结构照明扫描热成像（SISTER）框架，以连续空间扫描取代时间调制，基于马尔可夫半群和伽利略坐标变换实现动态到静态重建，提升了成像性能，为工业无损检测提供实用范例。

Nonlinear Causality and Strong Hyperbolicity of Einstein-Israel-Stewart Theories of Transient Relativistic Fluid Dynamics

相对论瞬态流体动力学的爱因斯坦 - 以色列 - 斯图尔特理论的非线性因果性和强双曲性

Ian Cordeiro, Enrico Speranza, Fábio S. Bemfica, Marcelo M. Disconzi, Jorge Noronha

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 对相对论瞬态流体动力学的一类理论进行非线性因果性和局部适定性分析，建立因果性充要及强双曲性充分代数条件，条件纯代数无需特殊假设，结果可用于研究该理论在重离子碰撞和天体物理学中的适用范围。

Comments 44 pages, 1 figure

A generalised microbial cell model for methane biosignature predictions

用于甲烷生物特征预测的广义微生物细胞模型

Arwen E. Nicholson, Nathan J. Mayne

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对多数潜在宜居行星与地球不同的情况，探索基于地球生命知识但不受限的广义微生物细胞模型，通过建模产甲烷微生物单物种生物圈，研究细胞相关因素对甲烷生物特征的影响，探讨预测方法及模型适用性。

Comments This is a pre-copyedited, author-produced PDF of an article accepted for publication in Monthly Notices of the Royal Astronomical Society following peer review

Analyzing Cosmic Ray Spectral Features: A Numerical Investigation

分析宇宙射线光谱特征：数值研究

Yuca C. Chen, Zachary M. Dorris, Eun-Suk Seo, Vladimir S. Ptuskin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究利用GALPROP v57代码，通过含再加速和对流效应的扩散模型，结合参数优化模块，研究宇宙射线多种光谱特征成因，如谱硬化、质子和氦谱软化及正电子过量，通过不同情况拟合并与数据比较，探讨了光谱特征的意义。

Comments 23 pages, 12 figures. Published in the Special Issue "Astrophysics of cosmic rays in the multi-messenger era"

Journal ref Advances in Space Research 77 (8), 8376-8390 (2026)

Convergence Rates for Vanishing Viscosity Approximations of Possibly Degenerate Viscous Hamilton--Jacobi Equations

可能退化的粘性哈密顿 - 雅可比方程的消失粘性逼近的收敛速度

Junkai Qi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究平坦环面上可能退化的粘性哈密顿 - 雅可比方程的消失粘性逼近的收敛速度，在哈密顿量标准假设下，先证逐点$O(\epsilon|\log\epsilon|)$收敛速度，后证测试误差时对数 Loss 可去，有平均$O(\epsilon)$速度，基于非线性伴随方法等证明。

Comments 17 pages

Propagating Direction Near the Strong-Competition Borderline in the Two-Species Lotka-Volterra Model

两种群Lotka-Volterra模型在强竞争边界附近的传播方向

Chiun-Chuan Chen, Shun-Chieh Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究强竞争下两种群Lotka-Volterra竞争扩散模型中双稳行波的传播方向，聚焦近对称情形，利用前期零波速条件的极小极大公式，分析波的渐近行为并构造测试函数确定波速符号，验证相关猜想并得出零波速条件受竞争与扩散率相互作用影响的明确界限。

Differentiable OPLS Force Field Parameterization for Ionic Electrolytes and High-Throughput Application to Lithium-ion Batteries

用于离子电解质的可微OPLS力场参数化及在锂离子电池中的高通量应用

Haichao Huang, Zilin Chen, Qi Liu, Tianqi Zhao, Yunpei Liu, Guotao Qiu, Jianhui Chen, Zhen Li, Wenshuo Liang, Minsung Cho, Manxue Zhang, Feiyu Kang, Xiaolong Zou, Yidan Cao, Xushan Zhao, Ziqi Cheng, Ye Mei

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对锂离子电池离子电解质设计难题，开发可微OPLS-AA力场参数化工作流程，用拓扑引导减少参数冗余，以实验密度为拟合目标、离子电导率为验证指标，进行高通量模拟，为离子电解质设计提供基础。

Universal fluctuations of first discoveries in competitive exploration

竞争探索中首次发现的普遍涨落

Arthur Plaud, P. L. Krapivsky, S. Redner, Olivier Bénichou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究竞争探索中首次发现的问题，引入发现份额\(X_n\)，核心方法是分析谱维度\(d_s\)，主要贡献是得出不同\(d_s\)下的渐近方差等结果及揭示首次到达不等式的涨落理论。

Comments 8 pages + 61 pages Supplemental Information

Effective Color Dipole Approach to Color Transparency in $ρ^0$ Electroproduction

有效色偶极方法在\texorpdfstring{$ρ^0$}{rho^0}电产生中的颜色透明度研究

Tae Keun Choi, Kook-Jin Kong, Byung-Geel Yu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 采用多通道末态相互作用框架，结合有效色偶极模型边界条件，研究$^{12}$C和$^{56}$Fe核上$ρ^0$电产生中的核透明度，解释了CLAS数据中$Q^2$依赖的增强现象。

Comments 7 pages, 4 figures

hp-Optimal DG Approximation and Robust Schwarz Decompositions on One-Irregular Cubical Meshes

单不规则立方体网格上的hp最优DG逼近和鲁棒Schwarz分解

Situan Li, Weiying Zheng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对单不规则网格上的变阶有限元空间，提出hp最优DG逼近和加性Schwarz分解，证明内罚DG方法的hp最优能量范数估计，并推导稳定分解，数值实验验证p最优误差估计和预条件子鲁棒性。

Comments Withdrawn by the authors. The current version requires substantial revision to clarify the assumptions and proof of the main decomposition theorem. The authors will prepare a revised version

Residual-Work Compatibility Criteria and Defect-Measure Compactness for Positive-Cone Viscoelastic Reynolds States

正锥Oldroyd-B和FENE-P Reynolds状态的尖锐剩余功准则

Sai Peng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对弹性变量受正锥或有限可扩展性约束的粘弹性模型，推导了熵可容许Reynolds状态的尖锐剩余功准则，给出了最优逐点代价和唯一对齐最小化剩余，并证明了熵对偶闭包定理。

Pressure Quotients and Endpoint Velocity-Clock Criteria for Non-Diffusive Viscoelastic Flows

粘弹性流动的几何爆破准则：Oldroyd-B 和 FENE-P 模型

Sai Peng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对无应力扩散的二维 Oldroyd-B 和 FENE-P 流动，利用对数构型变量和有限可扩展性障碍变量，建立了包含速度梯度 Besov 模、对数构型范数和有限可扩展性障碍范数的封闭延续准则。

Robots and the Public Finance of Disability Insurance

机器人与残疾保险公共财政

Duha T. Altindag, Reem El Cheikh Taha, John M. Nunley, R. Alan Seals

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究利用通勤区数据和转移份额设计，估计工业机器人暴露对社会保障残疾保险申请的影响，发现机器人降低申请，避免的申请流对应一定成本，揭示机器人暴露对社会保险成本有不同影响。

Non-asymptotic Convergence of Stochastic Gradient Descent in Score-based Generative Models

基于得分的生成模型中随机梯度下降的非渐近收敛性

Stanislas Strasman, Sobihan Surendran, Sylvain Le Corff

机构 * Sorbonne Université and Université Paris Cité, CNRS, LPSM（索邦大学和巴黎cité大学，法国国家科学研究中心，巴黎高等师范学院） ； LOPF, Califrais’ Machine Learning Lab（LOPF，Califrais机器学习实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对基于得分的生成模型训练优化性质不明问题，本文对两类场景下的随机梯度下降开展理论分析，推导收敛速率与误差边界，为实际权重选择提供理论指导。