图像生成

Quantum Neural Physics: Solving Partial Differential Equations on Quantum Simulators using Quantum Convolutional Neural Networks

量子神经物理：使用量子卷积神经网络在量子模拟器上求解偏微分方程

Jucai Zhai, Muhammad Abdullah, Boyang Chen, Fazal Chaudry, Paul N. Smith, Claire E. Heaney, Yanghua Wang, Jiansheng Xiang, Christopher C. Pain

机构 * Resource Geophysics Academy（资源地球物理学院） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Applied Modelling and Computation Group, Department of Earth Science and Engineering（应用建模与计算组，地球科学与工程系） ； Quantum AI Leadership (QUAIL) Ltd（量子人工智能领导（QUAIL）有限公司） ； Centre for AI-Physics Modelling, Imperial-X, White City Campus（人工智能-物理建模中心，帝国-X，怀特城校区） ； Data Assimilation Lab., Data Science Institute（数据同化实验室，数据科学研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出量子神经物理框架和混合量子-经典CNN多重网格求解器，将偏微分方程的局部离散映射为量子卷积原语，在无噪声模拟器上验证了泊松、对流扩散等问题的数值一致性和稳定性。

Comments 25 pages and 8 figures

Mask2Flow-TSE: Two-Stage Target Speaker Extraction with Masking and Flow Matching

Mask2Flow-TSE：基于掩蔽和流匹配的两阶段目标说话人提取

Junwon Moon, Seungbeom Kim, Hansol Park, Hyunjin Choi, Hoseong Ahn, Heeseung Kim, Kyuhong Shim

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； University of Seoul（首尔大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出两阶段框架Mask2Flow-TSE，结合掩蔽模块和单步流匹配，实现高质量、低延迟的目标说话人提取。

Comments Submitted to Interspeech 2026

NNiT: Width-Agnostic Neural Network Generation with Structurally Aligned Weight Spaces

NNiT：具有结构对齐权重空间的宽度无关神经网络生成

Jiwoo Kim, Swarajh Mehta, Hao-Lun Hsu, Hyunwoo Ryu, Yudong Liu, Miroslav Pajic

机构 * Department of Electrical ； Computer Engineering, Duke University, NC, USA ； Department of Computer Science, Duke University, NC, USA ； Computer Science \& Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, MA, USA 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出NNiT，通过将权重矩阵分块并建模为局部结构场，实现宽度无关的神经网络参数生成，在ManiSkill3任务上对未见架构拓扑达到>85%成功率。

Influence of Cathode Boundary and Initial Electron Swarm Width on Electron Swarm Parameter Determination with the Pulsed Townsend Experiment

阴极边界和初始电子群宽度对脉冲汤森德实验中电子群参数确定的影响

Mücahid Akbas

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种改进的评估方法，通过适当考虑初始和边界条件，从脉冲汤森德实验数据中更准确地提取电子漂移速度、纵向扩散系数和有效电离率，并首次实现了纵向扩散系数的准确提取。

Comments Expanded introduction and conclusion, slightly restructured, improved the readability and added clarifications, fixed typos. V4: 11 pages, 6 figures

Parametrized Power-Iteration Clustering for Directed Graphs

有向图的参数化幂迭代聚类

Gwendal Debaussart-Joniec, Harry Sevi, Matthieu Jonckheere, Argyris Kalogeratos

机构 * Universit\'e Paris-Saclay, ENS Paris-Saclay, Centre Borelli, CNRS, France. ； CNRS, LAAS, France 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对有向图顶点聚类问题，提出基于参数化可逆随机游走的ParPIC方法，通过自动调优扩散时间和高效截断嵌入，在保持聚类精度的同时提升可扩展性。

Comments Accepted at ICML 2026

Active RIS-Empowered Covert Satellite-Terrestrial Communications

主动RIS赋能的隐蔽卫星-地面通信

Chuang Zhang, Geng Sun, Jiahui Li, Shiwen Mao, Abbas Jamalipour

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出利用空中主动透射可重构智能表面（AAT-RIS）辅助卫星-地面隐蔽通信，通过联合优化轨迹和主动波束成形，在满足隐蔽约束下最大化用户公平信道容量，并设计生成式确定性策略梯度（GDPG）算法求解。

On the Pre-Asymptotic Stability and Inverse Structure of Extended-Domain Spectral Methods

关于扩展域谱方法的预渐近稳定性与逆结构

Po-Yi Wu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文分析扩展域谱方法的预渐近行为，发现泊松和对流扩散算子的谱配置系统均渐近病态，但对流扩散算子的逆矩阵呈数值拟稀疏性（指数级非对角衰减），解释了其在实际计算中对框架不稳定性更强的鲁棒性。

A Fluctuation-Dissipation Structure of Quantum Dynamical Semigroups Reveals a Unique Internal Hamiltonian

量子动力学半群的涨落-耗散结构揭示唯一的内哈密顿量

Fabricio Toscano, Sergey Sergeev

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过精炼量子动力学半群的涨落-耗散框架，解决了马尔可夫主方程中长期存在的歧义，证明了扩散-耗散结构在Lindblad生成元对称性下不变，从而唯一确定内哈密顿量。

Spectral Stability Correspondence between Networks and Continuous Media: Theory and Applications to Population Dynamics

网络与连续介质之间的谱稳定性对应关系：理论及其在种群动力学中的应用

Idan Sorin, Alexander Nepomnyashchy

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过建立连续线性平移不变介质与离散网络之间的谱对应，将连续介质的有限波数不稳定性转化为网络耦合空间中的可预测不稳定窗口，并揭示有向网络可诱导准周期分岔。

Global Existence of Solutions of Nonlocal Geirer-Meinhardt Model and Effect of Nonlocal Operator in Pattern Formation

非局部Geirer-Meinhardt模型解的整体存在性及非局部算子在模式形成中的作用

Md Shah Alam

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究非局部Geirer-Meinhardt系统解的整体存在性，利用半群理论和L^b泛函得到与核无关的界，并数值模拟展示模式形成，与传统局部模型对比。

Comments After further examination, we identified an issue in the analysis that cannot be resolved within the current framework of the manuscript. To avoid potential confusion for readers, we respectfully request withdrawal of the paper

Local Flow Matching Generative Models

局部流匹配生成模型

Chen Xu, Xiuyuan Cheng, Yao Xie

机构 * H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（哈里·米尔顿·斯图尔特工业与系统工程学院，佐治亚理工学院） ； Department of Mathematics, Duke University（杜克大学数学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出局部流匹配（LFM）方法，通过逐步学习一系列流匹配子模型，每个子模型匹配扩散过程的一个时间步，实现更高效训练，并基于χ²散度提供理论生成保证，在表格、图像和机器人策略生成中表现竞争性。

On the performance of the Euler-Maruyama scheme for multidimensional SDEs with discontinuous drift coefficient

带不连续漂移系数的多维随机微分方程的欧拉-丸山格式性能研究

Thomas Müller-Gronbach, Christopher Rauhögger, Larisa Yaroslavtseva

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究带不连续漂移系数的多维SDE的强逼近，证明欧拉-丸山格式对所有维数和p≥1达到至少1/2-的L_p误差率。

One- and two-particle spectral gap identities for the symmetric inclusion process and related models

对称包含过程及相关模型的单粒子和双粒子谱间隙恒等式

Seonwoo Kim, Federico Sau

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究对称包含过程（SIP）的谱间隙，发现对数凹区域外单粒子恒等式失效，但非保守SIP始终成立，并推导了双粒子恒等式。

Comments 57 pages, 6 figures, 1 table. Final journal version

Emission dipole orientation reveals dynamic single-molecule interactions with 2D crystals at solvent interfaces

发射偶极取向揭示溶剂界面处单分子与二维晶体的动态相互作用

Wei Guo, Tzu-Heng Chen, Nathan Ronceray, Eveline Mayner, Kenji Watanabe, Takashi Taniguchi, Aleksandra Radenovic

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出高通量偏振单分子定位显微镜，同时以纳米精度解析单荧光分子的位置和发射偶极取向，揭示了室温下六方氮化硼与有机溶剂界面处分子相互作用动力学。

Comments Nat Commun (2026)

Information Theory and Statistical Learning

信息论与统计学习

Abbas El Gamal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文是Cover & Thomas《信息论基础》第三版的章节预印本，系统介绍了散度度量在模型训练中的作用，涵盖线性回归、生成扩散模型等，并给出了扩散模型更系统的推导。

Learn from What We HAVE: History-Aware VErifier that Reasons about Past Interactions Online

从我们所拥有的学习：在线推理过去交互的历史感知验证器

Yishu Li, Xinyi Mao, Ying Yuan, Kyutae Sim, Ben Eisner, David Held

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出历史感知验证器HAVE，通过解耦动作生成与验证，利用历史交互在线消除歧义，理论证明其提升期望动作质量，在多个模拟和真实环境中验证有效性。

Comments CoRL 2025

Wave packet landscape in open quantum systems

线性开放量子系统的波包景观

Kang Xu, Miao-Miao Yi, Zi-Hong Yan, C. P. Sun

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究线性开放量子系统中波包展开的长期行为，通过量子景观方法揭示扩散、局域化和坍缩的统一起源，基于协方差空间的对称结构。

Surfactant reorientation under shear: dynamic surface tension and droplet deformation

剪切作用下表面活性剂的重新取向：动态表面张力与液滴变形

Alexandra J. Hardy, Abdallah Daddi-Moussa-Ider, Elsen Tjhung

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究剪切流下表面活性剂各向异性取向与流动的耦合，发现其可导致剪切依赖的有效表面张力和非平凡液滴变形，并通过相场模型和微扰理论分析这一机制。

Confinement and finite-range effects in a quasi-two-dimensional gas of fermionic dimers

准二维费米子分子气体中的约束和有限程效应

Giovanni Midei, Jordi Boronat, Grigory E. Astrakharchik

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用固定节点扩散蒙特卡洛方法研究强相互作用费米气体中紧密束缚分子的基态性质，揭示有限程修正和约束诱导的维度效应，并评估平均场及超越平均场描述的适用范围。

Comments final version, 8 pages, 4 figures

Journal ref Phys. Rev. Research 8, L022051 (2026)

UniECG: Understanding and Generating ECG in One Unified Model

UniECG: 在一个统一模型中理解与生成心电图

Jiarui Jin, Haoyu Wang, Xiang Lan, Jun Li, Hongyan Li, Shenda Hong

机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Ocean University（上海海洋大学） ； the Second Hospital of Tianjin Medical University（天津医科大学第二医院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出UniECG模型，通过两阶段设计实现心电图信号/图像生成解释性文本及根据文本目标生成对应心电图信号，支持交互式心电图教育。

A scaling limit theorem for controlled branching processes with a size-divisible term

具有规模可分解项的控制分支过程的标度极限定理

Miguel González, Pedro Martín-Chávez, Inés del Puerto

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文为具有移民和规模可分解项的控制分支过程建立了Skorokhod空间上的弱收敛充分条件，极限过程为具有相依移民的连续状态分支过程。

Comments 21 pages

Journal ref Rev. R. Acad. Cienc. Exactas Fís. Nat. Ser. A Mat. 120, 89 (2026)

The Tale of a Hungry Subgiant and Its Brown Dwarf: Interior Radiative Damping Dominates the Tidal Evolution of TOI-5882

饥饿亚巨星与褐矮星的故事：内部辐射阻尼主导TOI-5882的潮汐演化

Ritvik Sai Narayan, Melinda Soares-Furtado, Richard H. D. Townsend

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出自洽潮汐演化框架，结合MESA双星演化与GYRE-tides线性潮汐响应，应用于TOI-5882系统，发现内部辐射阻尼主导潮汐演化，经典平衡潮模型低估恒星角动量演化数个量级，导致吞噬时间尺度缩短2-6倍，加速伴星内旋约25-110 Myr。

Comments 14 pages, 5 figures, accepted for publication in the Astrophysical Journal Letters. All inlists and the coupled framework are available at https://doi.org/10.5281/zenodo.18855025

Journal ref ApJL (2026), 1005, L35

Splitting schemes and estimators for stochastic differential equations with Hölder multiplicative noise

具有Hölder乘性噪声的随机微分方程的分裂方案和估计器

Bowen Fang, Dario Spanò, Massimiliano Tamborrino

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了具有局部Lipschitz漂移和Hölder连续乘性扩散的单变量随机微分方程的参数估计问题，提出了一种基于数值分裂方案的首个显式伪似然估计器，该方案在强均方收敛性和状态空间保持性方面优于传统的欧拉-马尔蒂内斯离散化方法，并通过模拟验证了其在准确性和计算效率上的优越性。

Comments Additional simulation results. 56 pages, 14 figures, 2 tables

Learning and Generating Mixed States Prepared by Shallow Channel Circuits

通过浅层通道电路学习和生成混合态

Fangjun Hu, Christian Kokail, Milan Kornjača, Pedro L. S. Lopes, Weiyuan Gong, Sheng-Tao Wang, Xun Gao, Stefan Ostermann

机构 * QuEra Computing Inc.（QuEra计算公司） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过浅层通道电路生成混合态的学习问题，证明在特定相态下，仅通过测量数据即可高效学习生成混合态，为量子生成模型提供结构基础。

Comments 44 pages, 14 figures, 1 table

SP-GCRL: Influence Maximization on Incomplete Social Graphs

SP-GCRL：在不完整社交图上的影响力最大化

Haohua Niu, Yuxuan Yang, Lingfeng Zhang, Hao Li, Jiao Liang, Zongfu Luo, Luca Rossi

机构 * School of Systems Science and Engineering（系统科学与工程学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Jiangxi University of Finance and Economics（江西财经大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Anhui University of Science and Technology（安徽理工大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出SP-GCRL框架，通过社交传播感知的图对比强化学习实现端到端的种子选择，解决了不完整社交图和非平稳扩散动态带来的挑战，提升了效率和可扩展性。

Comments Accepted by DASFAA 2026. The first two authors contributed equally

A Generalized Sinkhorn Algorithm for Mean-Field Schrödinger Bridge

平均场薛定谔桥的广义Sinkhorn算法

Asmaa Eldesoukey, Yongxin Chen, Abhishek Halder

机构 * Department of Aerospace Engineering, Iowa State University（爱荷华州立大学航空航天工程系） ； School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院航空航天工程学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对平均场薛定谔桥问题，提出广义Hopf-Cole变换并设计Sinkhorn型递归算法求解积分-偏微分方程组，在弱假设下证明收敛性，数值实验验证有效性。

Thermodynamic constraints and future singularities in Unimodular Gravity driven by phantom and non-phantom fluids

由幻影和非幻影流体驱动的单模引力中的热力学约束与未来奇点

Norman Cruz, Samuel Lepe, Guillermo Palma, Miguel Cruz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 在单模引力框架下，通过能量扩散函数Q引入非守恒，研究平直FLRW宇宙中未来奇点，发现扩散可在非幻影流体中诱导有效幻影行为，产生Big Rip奇点。

Comments Improved version, 13 pages, no figures

Asymptotic numerical hypocoercivity of the space-time discontinuous Galerkin method for the Kolmogorov equation

Kolmogorov方程时空间断Galerkin方法的渐近数值hypocoercivity

Zhaonan Dong, Emmanuil H. Georgoulis, Philip J. Herbert

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究标准时空间断Galerkin方法离散Kolmogorov方程时，证明该方法在离散水平上具有渐近hypocoercivity性质，并通过修正内积范数族建立inf-sup稳定性，首次为一般Galerkin格式获得此类结果。

Single-View Holographic Volumetric 3D Printing with Coupled Differentiable Wave-Optical and Photochemical Optimization

单视角全息体积3D打印：耦合可微波动光学与光化学优化

Felix Wechsler, Riccardo Rizzo, Christophe Moser

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出单视角全息体积增材制造（SHVAM），通过耦合可微波动光学模型和光化学模型优化全息序列，实现微米级分辨率3D打印，在秒级时间内制造出特征尺寸约10微米的结构。

On Surjectivity of Neural Networks: Can you elicit any behavior from your model?

论神经网络的满射性：你能从模型中诱导出任何行为吗？

Haozhe Jiang, Nika Haghtalab

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文证明现代神经网络架构（如预层归一化和线性注意力模块）几乎总是满射，意味着任何输出（包括有害内容）原则上都可生成，揭示了模型在对抗攻击下的固有脆弱性。

Comments Blog: https://astro-eric.github.io/blogs/surjective/