图像生成

Verification of a sequential thermo-poroelasticity formulation in PFLOTRAN

PFLOTRAN中顺序热-孔隙弹性公式的验证

J. Al Kubaisy, G. E. Hammond, S. Karra, J. Burghardt, L. Murdoch, T. Johnson, K. M. Rosso

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 在PFLOTRAN框架中实现了热-水-力耦合，采用顺序非迭代固定应力分裂策略，通过基准测试验证了孔隙弹性与热-孔隙弹性响应，并提出了处理不连续性的方法。

Comments 22 pages, 14 figures, 6 tables

Hierarchical Interdiffusion Kinetics in Nanoscale Ni/Al Multilayers

纳米Ni/Al多层膜中的层级互扩散动力学

S. S. Riegler, I. Gallino, N. J. Peter, A. Tarasov, T. Meyer, J. Schmauch, C. Pauly, M. Frey, Y. H. Sauni Camposano, H. Bartsch, R. Schwaiger, P. Schaaf, R. Busch, J. Arlt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 结合快速差示扫描量热法和扫描透射电镜，揭示了纳米Ni/Al多层膜中层级互扩散动力学：低温下Ni沿Al晶界扩散，高温下从晶界向晶内扩散，晶界是控制反应起始的关键微结构参数。

Hydrodynamics without a relaxation gap: memory effects, nonlocality, and superdiffusion

无弛豫间隙的流体动力学：记忆效应、非定域性和超扩散

Lorenzo Gavassino, Sukanya Mitra, Rajeev Singh

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过研究能量依赖弛豫时间无上界的相对论粒子传播模型，探讨长时记忆如何阻碍具有无间隙非流体动力学扇区的系统中定域流体动力学的出现，并揭示梯度展开发散的根本原因及超扩散行为。

Comments 11 pages, 2 figures, published in PRD (see https://journals.aps.org/prd/abstract/10.1103/9362-8gmq)

Journal ref Phys. Rev. D 114, 034038 (August 2026)

$τ_0$-WM: A Unified Video-Action World Model for Robotic Manipulation

$\tau_0$-WM：一种用于机器人操作的统一视频-动作世界模型

Pengfei Zhou, Shengcong Chen, Di Chen, Jiaxu Wang, Rongjun Jin, Bingwen Zhu, Yike Pan, Songen Gu, Kuanning Wang, Shufeng Nan, Xingyu Qiu, Chenhao Qiu, Pu Yang, Yunuo Cai, Jianxiong Gao, Yifan Li, Yanwei Fu, Xiangyu Yue, Zhi Chen, Jianlan Luo

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； AGIBOT Finch 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出$\tau_0$-WM，一个统一视频-动作世界模型，通过共享视频扩散骨干集成策略学习、视频预测和动作评估，在长时域和精细操作任务上优于基线。

Comments Our project homepge: https://tau0-wm.github.io

Most Probable KAM Tori in Stochastic Hamiltonian Systems Driven by Multiplicative Noise

随机激励哈密顿系统中最可能的KAM环面

Xinze Zhang, Yong Li, Xue Yang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了随机扰动，特别是乘性噪声，对哈密顿系统可积结构的影响，重点在于随机哈密顿动力学中的KAM理论。证明在适当假设下，对于同时受小确定性扰动和乘性噪声影响的可积哈密顿系统，具有迪奥菲antine频率的不变环面在最可能路径的意义下保持存在。此外，当乘性噪声强度足够小时，利用大偏差原理来表征解轨迹偏离这些不变环面的渐近概率，并推导出相应的速率函数。

Comments 26 pages

Autonomous Emergence of Hamiltonian in Deep Generative Models

深度生成模型中哈密顿量的自主涌现

Wenjie Xi, Wei-Qiang Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究探讨深度生成模型是否能自主推导物理规律，通过构建代数框架提取隐含相互作用，验证生成模型能自主恢复自旋系统微观哈密顿量参数。

Comments 9 pages, 4 figures, find code in: https://github.com/WJXI/emergent-Hamiltonian-from-AI

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。

The Broken Shield of European Palliative Care: Evidence from Synthetic Counterfactuals on Financial Toxicity and Informal Care

欧洲姑息医疗的‘破碎盾牌’：基于合成反事实的财务毒性与非正式护理证据

Pietro Grassi, Edoardo Paperi, Chiara Seghieri, Daniele Vignoli

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过合成数据生成框架，探讨姑息医疗在缓解经济负担和减轻家庭护理压力方面的双重作用，揭示了脆弱家庭和极端事件中医疗体系的不足。

Investigating Spectral Dynamics and Spin Signatures of a Mechanically Isolated Quantum Emitter in hBN

研究六方氮化硼中机械隔离量子发射体的光谱动力学和自旋特征

Sajedeh Shahbazi, Alexander Pachl, Kathrin Schwer, Patrick Maier, Alexander Kubanek

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了六方氮化硼中机械隔离量子发射体的光谱动态和自旋特性，发现其具有高亮度共振荧光，并揭示了不同自旋依赖态的弛豫动力学。

Three-dimensional photon transport in spinodal photocatalytic aerogels: how bicontinuous morphology controls kinetic rate constants

三维光子输运在分相光催化气凝胶中的研究：双连续形态如何控制速率常数

Renaud A. L. Vallée

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过结合3D分相结构与GPU MC方法，揭示双连续形态对光催化速率常数的影响，发现光子通道效应导致固相接收到的光子比体积平均多50%-70%，并指出有效介质理论无法完全解释分相结构的内在差异。

Comments 39 pages, 12 figures, 11 tables

Pattern Formation in a Spatial Public Goods Dilemma due to Diffusive or Directed Motion

由于扩散或定向运动导致的空间公共物品困境中的图案形成

Yuxuan Zhao, Kaisheng Zhu, Yefei Zhang, Daniel B. Cooney

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究探讨了扩散或定向运动如何影响公共物品困境中的合作行为，通过偏微分方程模型分析了策略分布和公共物品的空间模式，发现扩散和定向运动均可引发空间异质性。

Comments Accepted for publication in Bulletin of Mathematical Biology. Added several figures illustrating bifurcation behavior over a wide range of reaction parameters

Stochastic invariance in infinite dimension beyond Lipschitz coefficients

无穷维中超越利普希茨系数的随机不变性

Eduardo Abi Jaber, Stefan Tappe

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了无穷维随机微分方程中闭子集的随机不变性条件，提出基于散射算子的修正漂移和正最大原理的两种特征化方法，并通过不变流形案例进行验证。

Comments 84 pages decomposing into the main article (pp. 1-52) and an appendix about geometry, stochastic processes and smooth functions in infinite dimension (pp. 53-84)

Stochastic synthesis-degradation processes: first-passage properties and connections with resetting

随机合成-降解过程：首次通过性质及与重置的联系

Gabriel Mercado-Vásquez, Denis Boyer

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究随机合成-降解过程的首次通过性质，发现其在特定条件下能优化搜索效率，与重置过程有相似特性。

Comments 6 pages, 3 Figures. (7 pages of Suppl. Mat.)

Journal ref Phys. Rev. E 114, L022107 (2026)

Quasi-likelihood inference for SDE with mixed-effects observed at high frequency

具有混合效应的随机微分方程的准似然推断

Maud Delattre, Hiroki Masuda

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于准似然函数的高频观测下混合效应随机微分方程的推断方法，通过分步处理随机效应和漂移效应，实现了理论性质的证明和计算效率的提升。

Non-equilibrium and first-passage properties of generalized Ornstein-Uhlenbeck processes under stochastic resetting

随机重置下广义奥恩斯坦-乌伦贝克过程的非平衡与首通性质

Anna S. Bodrova, S. I. Serdyukov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究探究一维随机重置下广义奥恩斯坦-乌伦贝克过程的非平衡空间性质，运用扩展的Onsager-Machlup涨落理论与更新形式论，计算非平衡稳态的均方位移、概率密度函数及受限区间内的平均首通时间，发现重置可缩短平均首通时间。

Residual-based attention in physics-informed neural networks

物理信息神经网络中基于残差的注意力机制

Sokratis J. Anagnostopoulos, Juan Diego Toscano, Nikolaos Stergiopulos, George Em Karniadakis

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究针对物理信息神经网络（PINNs）收敛性与准确性的可靠性挑战，提出基于演化累积残差的无梯度注意力机制，可加速收敛、提升精度，在基准测试及脑周血管空间Navier-Stokes逆问题中表现优异，或成为PINNs快速训练的关键要素。

Journal ref Anagnostopoulos, S.J., Toscano, J.D., Stergiopulos, N. and Karniadakis, G.E., 2024. Residual-based attention in physics-informed neural networks. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 421, p.116805

Imaginary time evolution of a quantum system through analytic continuation from real-time quantum simulation

通过从实时量子模拟进行解析延拓实现量子系统的虚时演化

Peng Guo, Anto Shibu, Joshua Lin, Yong Zhao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出一种通过对测得的实时关联函数进行解析延拓来获取一般量子哈密顿量虚时演化的算法，并在IBM量子硬件上通过实例验证了该方法的有效性。

Comments some reference link errors are fixed

Lions' Maximal Regularity Problem for Divergence-Form Differential Operators: Failure at the $\frac{1}{2}$-Hölder Endpoint

散度型微分算子的Lions极大正则性问题：在1/2-Hölder端点处失效

Lukas Niebel

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对散度型微分算子的Lions极大正则性问题，构造出1/2-Hölder端点处的反例，证明仅该连续性不蕴含极大L²正则性，且可推广到高维有界区域。

Comments Added one reference and two remarks. No changes to the proofs

Phase-field modeling of TiO2 nanocarving via reaction with hydrogen-bearing gas

通过与含氢气体反应对TiO2进行纳米雕刻的相场模拟

Alireza Seifi, Sheikh Akbar, Yanzhou Ji

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过建立二维相场模型，探讨TiO2纳米雕刻中形态演变，纳入多种因素，经模拟明确各向异性因素作用，确定反应速率各向异性为主导，还探索晶粒取向差角影响，为微观结构演变及控制提供见解和指导。

Memory Retention and the Classification of Renormalization-Group Fixed Points in Self-Similar Dynamics

自相似扩散中初始条件的记忆：重整化群视角

Ko Okumura

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究自相似扩散中初始条件的记忆，利用统一重整化群框架，通过修正密度依赖扩散模型揭示标度结构，初始条件信息渐近相关，Barenblatt方程是特例，为普遍性和反常标度提供新视角。

Comments 12 pages, no figures

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

Predictive Renormalization-Group Theory of Universality Classes in Nonlinear Systems

非线性系统中普适类的预测重整化群理论

Ko Okumura

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对非线性系统普适性问题，开发重整化群框架，通过标度不变性和消除无关结构确定普适类，适用于多种动力学情况，能再现标度行为并预测方程族，为非线性系统普适性提供统一视角，揭示其源于与临界现象相同的基本原理。

Comments 14 pages, 3 figures

Towards Automated Discovery: A Review of Generative Models, Multimodal Learning and Closed-Loop Workflows in Inverse Materials Design

迈向自动发现：逆向材料设计中生成模型、多模态学习与闭环工作流综述

Anand Babu, Rogério Almeida Gouvêa, Gian-Marco Rignanese

机构 * Institute of Condensed Matter and Nanosciences, Université Catholique de Louvain（凝聚态与纳米科学研究所，比利时列日-努瓦尔桑大学） ； WEL Research Institute（WEL研究机构） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文综述了逆向材料设计中生成晶体结构建模、多模态学习和闭环设计管道的最新进展，重点讨论了可行性约束与物理先验的施加方式、多模态融合策略以及多种逆向设计策略（如条件生成与潜在优化、贝叶斯优化、强化学习和主动学习），并指出了常见失败模式及基于分阶段报告的评估实践。

Identification for Inverse Gaussian Channels

逆高斯信道的识别问题

Mohammad Javad Salariseddigh, Christian Deppe

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究逆高斯信道的识别容量上下界，分析确定性编码方案在峰值时间约束下的渐进行为，发现满足弱正则性条件时，识别容量随码字长度呈超指数增长。

Comments 18 pages, 2 figures; the converse proof has been extended to hold without restrictive noise assumptions

Navier-Stokes-Cahn-Hilliard system in a $3$D perforated domain with free slip and source term: Existence and homogenization

三维穿孔区域中具有自由滑移和源项的Navier-Stokes-Cahn-Hilliard系统：存在性与均匀化

Amartya Chakrabortty, Haradhan Dutta, Hari Shankar Mahato

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究周期性穿孔多孔介质中二元不可压缩混合物的扩散界面模型，证明微观NSCH系统弱解的存在性，并通过均匀化得到两种宏观模型：无毛细力时解耦为线性Stokes和Cahn-Hilliard系统；平衡时得到耦合的Navier-Stokes-Cahn-Hilliard系统。

Comments 35 pages

Update-Free On-Policy Steering via Verifiers

基于验证器的免更新在线策略引导

Maria Attarian, Ian Vyse, Jasper Gerigk, Evgenii Opryshko, Yifan Ruan, Anas Almasri, Sumeet Singh, Yilun Du, Igor Gilitschenski, Claas Voelcker

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； UTAustin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出UF-OPS方法，利用策略评估中的验证器函数引导基础策略选择高成功概率动作，无需更新参数即可提升黑箱扩散策略性能，在5个真实任务中平均成功率提升49%。

Comments 11 pages, 5 figures

Radiation GRMHD Models of Accretion onto Stellar-Mass Black Holes: III. Near-Eddington Accretion

辐射GRMHD模型中的恒星质量黑洞吸积：III. 近爱丁顿吸积

Lizhong Zhang, James M. Stone, Shane W. Davis, Yan-Fei Jiang, Patrick D. Mullen, Christopher J. White

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过求解包含完整辐射输运的GRMHD方程，研究了四个近爱丁顿黑洞吸积模型，揭示了磁场拓扑和黑洞自旋对吸积盘结构及喷流的影响。

Comments 29 pages, 24 figures, 3 tables, accepted for publication in ApJ

Infinite-dimensional generative diffusions via Doob's h-transform

通过Doob的h变换构建无限维生成扩散

Thorben Pieper-Sethmacher, Daniel Paulin

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（计算与数据科学学院，南洋理工大学，新加坡） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过Doob的h变换在无限维中构建生成扩散模型，通过测度变换推动扩散过程，实现了更灵活的模型构建，并在合成和真实数据上验证了方法有效性。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Stability of propagating terraces in spatially periodic multistable equations in $\mathbb{R}^N$

$\boldsymbol{\text{R}}^N$ 中空间周期多稳态方程中传播台阶的稳定性

Thomas Giletti, Luca Rossi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究 $\boldsymbol{\text{R}}^N$ 中空间周期多稳态反应扩散方程解的长时间行为，证明传播台阶的唯一性，揭示其速度决定柯西问题解的扩展速度，并指出其速度 Wulff 形状可能非光滑。

Inertial manifolds for the nonlocal parabolic problem

非局部抛物问题的惯性流形

Xiaoqing Yang, Alexandre N. Carvalho, Chunyou Sun

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对一类非局部抛物问题，提出研究其惯性流形的抽象框架，通过调整非局部项得到谱间隙条件，成功证明了正方形域上二维非局部反应扩散方程的惯性流形存在性。