图像生成

2BSDE with uncertain horizon and application to stochastic control in erratic environments

具有不确定时域的2BSDE及其在异常环境中的随机控制应用

Alberto Gennaro, Thibaut Mastrolia

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究非马尔可夫二阶倒向随机微分方程在不确定终端时域下的存在唯一性和比较原理，并将其应用于两类非马尔可夫随机控制问题，提出异常随机控制的概念。

Comments v2: revised version

Convergence of The Relative Value Iteration for the Ergodic Control Problem of Nondegenerate Diffusions under Near-Monotone Costs

近单调成本下非退化扩散遍历控制问题的相对值迭代收敛性

Ari Arapostathis, Vivek S. Borkar, K. Suresh Kumar

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对漂移控制的非退化扩散过程，在近单调运行成本结构下，研究相对值迭代算法（拟线性抛物型柯西初值问题）的解对任意有界初始条件收敛到遍历控制问题对应的Hamilton-Jacobi-Bellman方程的解。

Journal ref SIAM Journal of Control and Optimization 52 (2014), no. 1, pp. 1-31

Motion Planning for Continuous Time Stochastic Processes: A Dynamic Programming Approach

连续时间随机过程的运动规划：一种动态规划方法

Peyman Mohajerin Esfahani, Debasish Chatterjee, John Lygeros

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究具有可能不连续样本路径的受控过程在状态空间中顺序访问某些子集并避开其他子集的随机运动规划问题，通过建立与序贯停时随机最优控制的联系，提出弱动态规划原理来刻画满足成功概率阈值的初始状态集。

Journal ref IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 61, No. 8, pp. 2155-2170, 2016

Transparent boundary conditions based on the Pole Condition for time-dependent, two-dimensional problems

基于极点条件的时间依赖二维问题的透明边界条件

Daniel Ruprecht, Achim Schädle, Frank Schmidt

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 将极点条件方法扩展到时间依赖二维问题，通过空间拉普拉斯变换的极点位置识别非物理模式，并利用解析性要求抑制这些模式，从而近似透明边界条件，数值实验表明对薛定谔和漂移扩散方程效果良好，但对波动和Klein-Gordon方程存在不稳定性。

Journal ref Numerical Methods for Partial Differential Equations 29(4), pp. 1367-1390, 2013

Generalized Navier Boundary Condition and Geometric Conservation Law for surface tension

广义Navier边界条件与表面张力的几何守恒律

J. -F. Gerbeau, T. Lelievre

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文在任意拉格朗日-欧拉框架下，通过广义Navier边界条件处理移动接触线问题，并基于扩展的几何守恒律对考虑重力和表面张力效应的数值格式进行能量稳定性分析，提出兼顾效率、稳定性和人工扩散的策略。

The information path functional approach for solution of a controllable stochastic problem

信息路径泛函方法求解可控随机问题

Vladimir S. Lerner

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过引入信息路径泛函（IPF）和熵泛函（EF），提出一种变分方法求解伊藤可控随机系统的控制问题，实现系统辨识与最优控制的联合优化，并证明IPF包含比香农熵更多的信息。

Comments 39 pages including 5 figures

Technical Report: Observability with Random Observations

技术报告：随机观测下的可观测性

Borhan M. Sanandaji, Michael B. Wakin, Tyrone L. Vincent

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文利用压缩感知理论，证明随机测量算子可显著降低高维系统初始状态恢复所需的测量次数，并推导了状态转移矩阵满足RIP的条件。

Comments A companion technical report which contains additional details on several topics from our revised submission "Observability with Random Observations" to the IEEE Transactions on Automatic Control, Special Issue on Relaxation Methods in Identification and Estimation Problems, on July 16, 2013 - Initial submission on November 16, 2012

Sufficient Stochastic Maximum Principle for Discounted Control Problem

折扣控制问题的充分随机最大值原理

Bohdan Maslowski, Petr Veverka

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对无限时域折扣随机控制问题，在哈密顿函数凹性假设下建立了充分的庞特里亚金最大值原理，并应用于受控随机逻辑斯蒂方程。

Stochastic maximum principle for optimal control of SPDEs

随机偏微分方程最优控制的随机最大值原理

Marco Fuhrman, Ying Hu, Gianmario Tessitore

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对由有限维维纳过程驱动的随机偏微分方程，提出了一种庞特里亚金型最大值原理，通过引入两个伴随过程处理依赖于控制参数的扩散系数和一般控制空间。

Comments This is the long version of arXiv:1206.2119

Stochastic Verification Theorem of Forward-Backward Controlled Systems for Viscosity Solutions

正向-倒向受控系统的粘性解随机验证定理

Liangquan Zhang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对漂移、扩散和BSDE生成元中含控制的正向-倒向随机微分方程，提出不涉及值函数导数的粘性解框架下的新验证定理，并讨论最优随机反馈控制。

Journal ref Systems & Control Letters 61 (2012) 649-654

A Quasi-Sure Approach to the Control of Non-Markovian Stochastic Differential Equations

非马尔可夫随机微分方程控制的拟必然方法

Marcel Nutz

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对路径依赖且受控的随机微分方程，在典范路径空间上构造价值过程，通过二阶倒向随机微分方程刻画，推广了G-期望到SDEs的语境。

Comments 27 pages

Journal ref Electronic Journal of Probability, Vol. 17, No. 23, pp. 1-23, 2012

A new numerical strategy with space-time adaptivity and error control for multi-scale streamer discharge simulations

一种用于多尺度流光放电模拟的具有时空自适应性和误差控制的新数值策略

Max Duarte, Zdenek Bonaventura, Marc Massot, Anne Bourdon, Stéphane Descombes, Thierry Dumont

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种基于二阶时间自适应积分和空间自适应多分辨率的数值策略，通过时空精度控制高效模拟多尺度流光放电，突破标准稳定性约束。

Comments Support of Ecole Centrale Paris is gratefully acknowledged for several month stay of Z. Bonaventura at Laboratory EM2C as visiting Professor. Authors express special thanks to Christian Tenaud (LIMSI-CNRS) for providing the basis of the multiresolution kernel of MR CHORUS, code developed for compressible Navier-Stokes equations (Déclaration d'Invention DI 03760-01). Accepted for publication; Journal of Computational Physics (2011) 1-28

Journal ref Journal of Computational Physics, 231, 3 (2012) 1002-1019

A finite element formulation of the outlet gradient boundary condition for convective-diffusive transport problems

对流-扩散输运问题中出口梯度边界条件的有限元公式

Fabien Cornaton, Pierre Perrochet, Hans-Jörg Diersch

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种基于上游评估的有限元公式来处理对流-扩散输运问题中的出口梯度边界条件，利用协变基和度量张量处理混合维度单元，并应用于多孔介质污染物输运中修正经典零梯度假设。

Comments 17 pages, 8 figures

Journal ref Int. J. Numer. Meth. Engng 2004; 61:2716-2732

A comparative linear mean-square stability analysis of Maruyama- and Milstein-type methods

Maruyama型和Milstein型方法的线性均方稳定性比较分析

Evelyn Buckwar, Thorsten Sickenberger

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过扩展的线性测试方程，比较了Theta-Maruyama和Theta-Milstein方法在求解随机微分方程时的均方稳定性，发现Milstein型方法的稳定性条件更严格且依赖于噪声项，并引入部分隐式扩散近似以控制稳定性。

Comments 19 pages, 10 figures

Magnetic control of electron scattering in silicene quantum dots

硅烯量子点中电子散射的磁控制

Mohamed El Azar, Elmustapha Feddi, Pablo Díaz, David Laroze, Ahmed Jellal

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过外加垂直磁场和硅烯自旋轨道耦合，研究电子在硅烯量子点中的准束缚态形成机制，并证明自旋选择性约束。

Comments 12 pages, 7 figures

Journal ref Annals of Physics 492 (2026) 170543

Physics-Informed Modeling and Control of Emergent Behaviors in Robot Swarms

机器人群体涌现行为的物理信息建模与控制

Zixuan Jin, Wenzhuo Zhang, Shuxian Quan, Zirui Dong, Fangwen Ye, Yuchen Shi, Cheng Xu

机构 * School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学计算机与通信工程学院） ； Shunde Innovation School, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学顺德创新学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出PhySwarm框架，利用多阶段对流-扩散-反应宏观模型和等效确定性运动微观模型，结合神经物理控制器，实现机器人群体多阶段涌现行为的建模与控制。

A Per-Component Diagnostic Protocol for Neural HJB-PIDE Solvers under Control-Dependent Lévy Jumps

控制依赖 Lévy 跳跃的神经 HJB-PIDE 求解器的逐分量诊断协议

R. Drissi

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一个五步诊断协议，用于检测残差训练的神经 HJB-PIDE 求解器在控制依赖 Lévy 跳跃下的算子计算错误，并通过 CRRA-Merton-Variance-Gamma 基准案例验证其有效性。

Palindromic structure of depth-efficient quantum search algorithms

深度高效的量子搜索算法的回文结构

Kun Zhang, Hai-Long Shi, Xiao-Hui Wang, Vladimir Korepin

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过将非结构化量子搜索建模为电路深度优化问题，发现回文结构可对称替换Grover扩散层，实现深度高效振幅放大，并导出最小期望深度的解析表达式，对X型混频器、局部扩散算子和嵌套局部扩散算子应用后，总电路深度减少约40%。

Comments 7 pages, 5 figures

CamGeo: Sparse Camera-Conditioned Image-to-Video Generation with 3D Geometry Priors

CamGeo: 基于稀疏相机条件的图像到视频生成与3D几何先验

Xuanyi Liu, Deyi Ji, Liqun Liu, Lanyun Zhu, Xuhang Chen, Qianxiong Xu, Peng Shu, Huan Yu, Jie Jiang, Feng Gao, Siwei Ma

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出CamGeo框架，通过从预训练视频到3D模型蒸馏3D几何知识，结合关键帧轨迹蒸馏、跨帧一致性蒸馏和三阶段课程学习，解决稀疏相机条件下图像到视频生成中的姿态漂移和运动不连续问题。

Comments Accepted by ICML 2026

AnchorSteer: Self-Discovered Concept Injection for Structure-Preserving Music Editing

AnchorSteer: 自发现概念注入用于结构保持的音乐编辑

Chih-Heng Chang, Keng-Seng Ho, Chih-Yu Tsai, Kuan-Lin Chen, Yi-Hsuan Yang, Jian-Jiun Ding

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出AnchorSteer框架，通过结构锚定与自发现语义注入解耦语义-结构纠缠，实现高保真结构保持下的显著语义变换。

Comments Accepted by the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

MonoDuo: Using One Robot Arm to Learn Bimanual Policies

MonoDuo: 使用单机械臂学习双臂策略

Sandeep Bajamahal, Lawrence Yunliang Chen, Toru Lin, Zehan Ma, Jitendra Malik, Ken Goldberg

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 可控生成 ：inpainting(abstract)

AI总结 提出MonoDuo框架，利用单臂机器人演示和人类协作数据，通过数据增强生成合成演示，训练双臂机器人策略，在五项任务中实现零样本部署和少样本微调，成功率高达70%。

Comments Accepted to appear in the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Vienna, Austria, 1-5 June 2026

Multiple timescales in collective motion: daily and intraday upstream fish migration focusing on Feller condition

集体运动中的多时间尺度：基于Feller条件的日间和日内鱼类上游迁移

Hidekazu Yoshioka

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用扩散桥（非线性随机微分方程）统一建模日间和日内鱼类迁移，通过Feller条件揭示不同时间尺度下迁移现象的随机性与间歇性差异。

Comments Updated on May 6 2026

LoSATok: Low-dimensional Semantic-Acoustic Tokenizer for Cross-Domain Audio Understanding and Generation

LoSATok: 用于跨域音频理解与生成的低维语义-声学分词器

Zhisheng Zhang, Xiang Li, Yixuan Zhou, Jing Peng, Guoyang Zeng, Zhiyong Wu

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, China（清华大学深圳国际研究生院，中国） ； ModelBest Inc., China（ModelBest公司，中国） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出低维音频分词器LoSATok，通过语义瓶颈压缩和双级语义监督，在紧凑潜空间中联合捕获语义和声学细节，提升扩散Transformer的生成性能。

PAST2HARM: A Simple Adaptive Past Tense Attack for Jailbreaking Multimodal AI

PAST2HARM：一种用于越狱多模态AI的简单自适应过去时攻击

Snehasis Mukhopadhyay

机构 * Indian Institute of Information Technology, Kalyani（印度信息技术学院，卡利安） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 提出PAST2HARM框架，通过过去时态改写和迭代升级策略，系统性地利用多模态文本到图像模型的安全漏洞，实现黑盒、无梯度的高成功率越狱攻击。

Riding the Shifting Potential: When Reactive Control Suffices for Multi-Goal Behavior

驾驭变化势场：何时反应控制足以实现多目标行为

Vito Mengers, Oliver Brock

机构 * Robotics and Biology Laboratory, Technische Universität Berlin（技术大学柏林机器人与生物学实验室） ； Science of Intelligence (SCIoI), Cluster of Excellence, Berlin, Germany（智能科学（SCIoI），卓越中心，柏林，德国） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出通过零空间投影扩展图基世界模型中的交互结构，动态调整优先级以解决多目标冲突，在非凸障碍导航和非凸物体推拉任务中实现100%成功率，无需演示或重新训练。

Backward Uniqueness for Coupled Ultraparabolic Operators and an Application to Jerk-Driven Control Models

耦合超抛物算子的向后唯一性及其在急动驱动控制模型中的应用

Xiao-Dong Cao, Chao-Jiang Xu, Yan Xu

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过引入不变频率变量并建立适应输运结构的频率局部化Carleman估计，证明了具有耦合线性漂移的超抛物算子的向后唯一性，并将其应用于急动驱动控制模型中位置、速度、加速度或急动误差的向后唯一性。

Comments 20 pages

Neuro-Inspired Inverse Learning for Planning and Control

神经启发式逆向学习用于规划与控制

Maryna Kapitonova, Tonio Ball

机构 * NeuroMentum AI IMBIT, University of Freiburg, Germany（NeuroMentum AI IMBIT，弗赖堡大学，德国） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种神经启发式框架Inverter，通过逆向学习（IL）结合前向/逆向内部模型、开环多步运动指令和层次化动作组织，在规划与控制任务中实现高效推理，平均性能提升24.2%且计算时间降低一到两个数量级。

Comments Version 2, minor fix in online version of the abstract, pdf unchanged

Multilevel Isogeometric Projection Stabilization via Quasi-Interpolation for Advection-Dominated Problems

基于拟插值的多水平等几何投影稳定化方法用于对流主导问题

Zakaria El Hasnaoui, Ahmed Ratnani

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对对流主导的对流扩散问题，提出一种基于连续B样条拟插值的多水平投影稳定化方法，通过提取和惩罚细尺度波动，避免残差型方法的参数敏感性和局部投影稳定化的不连续辅助空间，理论推导先验误差估计并数值验证稳定性，显著减少非物理振荡。

Comments 28 pages, 25 figures

Computational Control of Nonlinear Partial Differential Equations Using Machine Learning

使用机器学习对非线性偏微分方程进行计算控制

Maximilian Kurbanov, Minh-Nhat Phung, Minh-Binh Tran

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出WeightedPINN框架，通过算子分解和独立自适应时空权重，解决非线性偏微分方程中内部和双线性控制问题的数值重构，并给出收敛分析和数值实验。

Krause Synchronization Transformers

Krause同步变换器

Jingkun Liu, Yisong Yue, Max Welling, Yue Song

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 提出基于有界置信共识动力学的Krause注意力机制，通过局部化稀疏交互替代全局softmax归一化，缓解表示坍缩和注意力汇聚现象，实现线性复杂度并提升性能。

Comments ICML 2026, Project page: https://jingkun-liu.github.io/krause-sync-transformers/