WikiEdge:ArXiv速遞/2025-04-15

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摘要

  • 原文標題:Breaking a Long-Standing Barrier: 2-$\varepsilon$ Approximation for Steiner Forest
  • 中文標題:突破長期障礙:斯坦納森林問題的2-ε近似算法
  • 發佈日期:2025-04-15 17:13:48+00:00
  • 作者:Ali Ahmadi, Iman Gholami, MohammadTaghi Hajiaghayi, Peyman Jabbarzade, Mohammad Mahdavi
  • 分類:cs.DS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11398v1

中文摘要斯坦納森林問題(又稱廣義斯坦納樹問題)是邊加權圖上的一個基本優化問題,其目標是在給定頂點對集合的情況下,選擇一個最小成本的子圖使得每對頂點都連通。該問題推廣了1811年首次提出的斯坦納樹問題,後者的最佳已知近似因子為1.39 Byrka等,2010STOC 2010最佳論文獎)。Agrawal等,1989STOC 2023三十年時間檢驗獎)的開創性工作與Goemans和Williamson,1992SICOMP'95)的改進,在35年前就建立了斯坦納森林問題的2-近似算法。JainFOCS'98)開創性的迭代捨入技術後來將這些結果擴展到更高連通性場景。儘管該問題具有長期重要性,但突破2的近似因子始終是重大挑戰,甚至引發類似頂點覆蓋問題的猜想——獲得更好因子可能確實困難。值得注意的是,包括Gupta和KumarSTOC'15)以及[[Gro{\ss}等]](ITCS'18)的基礎性工作,分別提出了96和69近似算法,可能寄望為斯坦納森林問題實現低於2的常數因子近似突破鋪路。 本文通過設計一種新穎的確定性算法,實現了$2 - 10^{-11}$的近似比,突破了2的近似壁壘。作為方法的核心組件,我們還針對斯坦納樹問題提出了一種基於對偶的局部搜索算法,其近似保證為$1.943$,該成果本身也具有獨立價值。

摘要

  • 原文標題:Progressive Rock Music Classification
  • 中文標題:漸進搖滾音樂分類
  • 發佈日期:2025-04-15 02:48:52+00:00
  • 作者:Arpan Nagar, Joseph Bensabat, Jokent Gaza, Moinak Dey
  • 分類:cs.SD, cs.AI, cs.LG, eess.AS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.10821v1

中文摘要:本研究探討前衛搖滾音樂的分類問題,該音樂流派以複雜的作曲結構和多樣化的器樂編配為特徵,與其他音樂風格截然不同。針對這一音樂信息檢索MIR)任務,我們使用Librosa庫從歌曲片段中提取了包括聲譜圖梅爾頻率倒譜係數MFCCs)、色度圖節拍位置在內的綜合音頻特徵,並通過贏家通吃投票策略將片段級預測聚合為最終歌曲分類。我們對多種機器學習技術進行了對比分析:在計算資源受限情況下,採用主成分分析PCA)進行降維處理,探索了包含Bagging隨機森林極端隨機樹Bagging分類器)和BoostingXGBoost梯度提升)的集成方法;同時研究了深度學習方法,包括開發具有特定層配置歸一化激活函數的定製一維卷積神經網絡1D CNN)架構(命名為"Zuck"和"Satya"),並微調了基於注意力機制的最先進音頻聲譜圖變換器AST)模型。驗證集測試集性能評估顯示不同模型效果各異,其中極端隨機樹等集成方法最高達到76.38%的測試準確率。本研究為前衛搖滾流派分類這一精細任務提供了多種機器學習範式應用及相對性能的深入見解。

摘要

  • 原文標題:SimpleAR: Pushing the Frontier of Autoregressive Visual Generation through Pretraining, SFT, and RL
  • 中文標題:SimpleAR:通過預訓練、監督微調與強化學習推動自回歸視覺生成的前沿
  • 發佈日期:2025-04-15 17:59:46+00:00
  • 作者:Junke Wang, Zhi Tian, Xun Wang, Xinyu Zhang, Weilin Huang, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang
  • 分類:cs.CV
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11455v1

中文摘要:摘要:本文提出SimpleAR框架,這是一種未經複雜架構修改的樸素自回歸視覺生成方法。通過深入探索訓練推理優化,我們證明:1) 僅需5億參數,該模型即可生成1024x1024解像度的高保真圖像,並在文本到圖像基準測試中取得競爭力成績(如GenEval 0.59分,DPG 79.66分);2) 監督微調(SFT)和組相對策略優化(GRPO)訓練均能顯著提升生成美學效果和提示對齊質量;3) 結合vLLM等推理加速技術,SimpleAR生成1024x1024圖像的時間可縮短至約14秒。通過公開這些發現及開原始碼,我們希望揭示自回歸視覺生成的潛力,並鼓勵更多研究者參與該領域。代碼詳見https://github.com/wdrink/SimpleAR。

摘要

  • 原文標題:Smartphone-Based Undergraduate Physics Labs: A Comprehensive Review of Innovation, Accessibility, and Pedagogical Impact
  • 中文標題:基於智能手機的本科物理實驗:創新性、可及性與教學影響的全面綜述
  • 發佈日期:2025-04-15 16:28:13+00:00
  • 作者:Yiping Zhao
  • 分類:physics.ed-ph
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11363v1

中文摘要:基於智能手機的本科物理實驗:創新性、可及性與教學影響的全面綜述 智能手機集成物理實驗室(SmartIPLs)已成為傳統實驗教學的可擴展且經濟高效的替代方案,為多樣化學習環境提供了便捷的實踐體驗。本綜述整合了十餘年研究成果,涵蓋力學光學聲學電磁學熱力學現代物理等關鍵領域的近200項SmartIPLs案例。SmartIPLs主要分為兩類:利用手機內置工具的傳感器實驗,以及基於攝像頭運動光學研究視頻/圖像分析實證研究表明,SmartIPLs在概念理解科學過程技能學生參與度方面支持同等或更優的教學效果,特別適用於遠程教育資源匱乏環境。本文探討了其理論基礎,與傳統及虛擬實驗室進行對比,並解決了設備差異性課堂整合等挑戰。未來方向包括:更廣泛的課程整合AI驅動的學生反饋、向代表性不足的物理主題拓展、跨學科應用以及注重公平性教學設計。諸如佐治亞大學智能手機物理實驗頻道、現代光學YouTube頻道,以及SPIE出版物《智能手機在光學實驗中的應用》等開放資源,體現了社區推動物理教育普及化的努力。隨着智能手機技術進步,SmartIPLs將為21世紀適應性智能化包容性實驗教學開闢新路徑。

摘要

  • 原文標題:What it takes to break a liquid: analysis of the cavitation threshold in various media
  • 中文標題:擊破液體所需條件:不同介質中空化閾值的分析
  • 發佈日期:2025-04-15 12:09:58+00:00
  • 作者:Gianmaria Viciconte, Paolo Guida, Tadd T. Truscott, William L. Roberts
  • 分類:physics.flu-dyn
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11122v1

中文摘要空化現象歷來與平衡狀態下測量的參數(如蒸汽壓表面張力)相關聯。然而,當液體處於亞穩態時也可能發生成核現象,尤其對於高頻聲波誘導空化等快速過程。這正是實驗測得的空化閾值與理論預測存在顯著差異的原因之一。 本研究旨在確定具有不同物理特性的多種物質中的成核閾值。實驗通過24kHz超聲波引發成核,並採用基於高速成像水聽器聲學測量的創新方法研究空化起始。兩種技術的結合使我們能精確定位液體介質中發生空化的確切時刻。氣泡成核過程以20萬幀/秒的速度記錄,空間解像度達微米級。如此精細的時空解像度使我們能追蹤空化氣泡形成初期的膨脹過程。我們測試了五種不同物質,並通過換能器振盪幅度重建空化發生時的壓力場,從而確定液體的聲學空化閾值抗拉強度)。 實驗數據證實:蒸汽壓並非聲學系統空化發生的有效指標。更值得注意的是,儘管物質物理特性各異,所有測試物質均表現出相似行為。這一看似反直覺的現象,為實驗室尺度聲學系統中的空化成核機制提供了新的見解。

摘要

  • 原文標題:Predicting Wave Dynamics using Deep Learning with Multistep Integration Inspired Attention and Physics-Based Loss Decomposition
  • 中文標題:基於多步積分啟發注意力與物理損失分解的深度學習波浪動力學預測
  • 發佈日期:2025-04-15 17:47:20+00:00
  • 作者:Indu Kant Deo, Rajeev K. Jaiman
  • 分類:cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.flu-dyn
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11433v1

中文摘要:本文提出了一種基於物理深度學習框架,用於數據驅動流體介質波傳播預測。該框架名為多步積分啟發注意力機制(MI2A),通過結合降噪卷積自編碼器(用於潛在空間降維)與基於注意力機制LSTM循環神經網絡(用於降維坐標的時間演化),從經典線性多步方法中汲取靈感以增強潛在時間積分的穩定性和長時程精度。儘管混合神經架構波動力學建模中具有高效性,但自回歸預測往往容易隨時間累積相位振幅誤差。為在MI2A框架內緩解此問題,我們提出了一種新型損失函數分解策略,將訓練損失函數顯式分離為相位和振幅兩個獨立分量。通過三個複雜度遞增的基準波傳播問題(一維線性對流非線性粘性Burgers方程二維Saint-Venant淺水系統),我們將MI2A與兩種採用標準均方誤差損失的降階模型序列到序列循環神經網絡及其Luong式注意力變體)進行對比。結果表明,MI2A框架顯著提升了長期預測的精度和穩定性,能準確保持波的振幅和相位特徵。相較於標準LSTM和注意力模型,基於MI2A的深度學習展現出更優的泛化能力時間精度,使其成為實時波建模的有力工具。

摘要

  • 原文標題:DataDecide: How to Predict Best Pretraining Data with Small Experiments
  • 中文標題:DataDecide:如何通過小規模實驗預測最佳預訓練數據
  • 發佈日期:2025-04-15 17:02:15+00:00
  • 作者:Ian Magnusson, Nguyen Tai, Ben Bogin, David Heineman, Jena D. Hwang, Luca Soldaini, Akshita Bhagia, Jiacheng Liu, Dirk Groeneveld, Oyvind Tafjord, Noah A. Smith, Pang Wei Koh, Jesse Dodge
  • 分類:cs.LG, cs.CL
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11393v1

中文摘要:由於大型語言模型在不同數據集上進行預訓練成本高昂,利用小規模實驗來決定數據選擇對降低成本至關重要。哪些基準測試方法能從小規模觀察到的性能中最準確地預測出能產生最佳大模型的數據集?為了開放探索這個問題,我們發佈了DataDecide——包含最全面開放套件的模型數據評估,涵蓋數據差異規模變化。我們進行了控制性預訓練實驗,涉及25個不同來源、去重過濾處理的語料庫(最高達100B詞元),模型規模最高達1B參數,並採用3個隨機種子。研究發現:單個小規模模型(如1.5億參數)的性能排名,對於預測我們更大目標規模(10億)的最佳模型具有強基線作用(約80%比較正確)。在8個基線方法中,沒有任何縮放定律方法能超越單規模預測的計算決策邊界,但DataDecide可衡量未來縮放定律的改進。我們還發現:在小規模實驗中使用連續似然度指標作為代理,可使包括MMLUARCHellaSwagMBPPHumanEval在內的基準測試在目標10億規模下的預測準確率超過80%,僅需0.01%的計算量

摘要

  • 原文標題:A Navier-Stokes-Peridynamics hybrid algorithm for the coupling of compressible flows and fracturing materials
  • 中文標題:可壓縮流動與斷裂材料耦合的Navier-Stokes-近場動力學混合算法
  • 發佈日期:2025-04-15 09:25:14+00:00
  • 作者:Mingshuo Han, Shiwei Hu, Tianbai Xiao, Yonghao Zhang
  • 分類:physics.comp-ph
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11006v1

中文摘要:摘要:流固耦合建模仿真航空航天工程的成功至關重要。本研究提出一種新型混合算法,通過介觀方法模擬可壓縮流體可變形材料間的緊密耦合。具體而言,高速流動採用基於分子動理學理論構建的穩健求解器——氣體動理學格式Navier-Stokes替代方案)進行描述;材料的變形損傷斷裂則通過鍵基近場動力學(作為粗粒度分子動力學)實現經典連續介質力學非局部擴展。採用虛單元浸沒邊界法實現流體材料的強耦合:每個時間步內同步更新流場固體場解,並通過虛單元交換物理驅動邊界條件。通過預製裂紋板中的裂紋擴展NACA0012翼型亞音速繞流圓柱超音速繞流衝擊波作用彈性面板等大量數值實驗驗證算法。仿真結果證明了該混合算法在求解高速流動誘發斷裂擴展方面的獨特優勢。

摘要

  • 原文標題:Breaking a Long-Standing Barrier: 2-$\varepsilon$ Approximation for Steiner Forest
  • 中文標題:打破長期障礙:Steiner森林問題的2-ε近似算法
  • 發佈日期:2025-04-15 17:13:48+00:00
  • 作者:Ali Ahmadi, Iman Gholami, MohammadTaghi Hajiaghayi, Peyman Jabbarzade, Mohammad Mahdavi
  • 分類:cs.DS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11398v1

中文摘要斯坦納森林問題(又稱廣義斯坦納樹問題)是邊加權上的基礎優化問題:給定若干頂點對,目標是選擇成本最小的子圖使得每對頂點連通。該問題推廣了1811年首次提出的斯坦納樹問題(目前最佳逼近因子為1.39 [Byrka等,2010,STOC最佳論文])。[Agrawal等,1989](STOC 2023時間檢驗獎)與[Goemans和Williamson,1992]的開創性工作確立了2-逼近算法,該記錄已保持35年。JainFOCS'98)的迭代捨入技術後來將結果擴展到更高連通性場景。儘管問題至關重要,突破2的逼近因子始終是重大挑戰,甚至引發"是否類似頂點覆蓋問題存在固有難度"的猜想。值得注意的是,Gupta和KumarSTOC'15)與[[Gro{\ss}等]](ITCS'18)分別提出96-和69-逼近算法,可能旨在為突破2的常數因子鋪路。 本文通過設計新型確定性算法,實現了$2 - 10^{-11}$的逼近因子,打破了2的障礙。作為關鍵組件,我們還針對斯坦納樹問題提出基於對偶局部搜索算法,其$1.943$的逼近保證具有獨立價值。

摘要

  • 原文標題:Progressive Rock Music Classification
  • 中文標題:漸進搖滾音樂分類
  • 發佈日期:2025-04-15 02:48:52+00:00
  • 作者:Arpan Nagar, Joseph Bensabat, Jokent Gaza, Moinak Dey
  • 分類:cs.SD, cs.AI, cs.LG, eess.AS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.10821v1

中文摘要:本研究探討前衛搖滾音樂的分類問題,該音樂流派以複雜的編曲和多樣化的器樂配置為特徵,區別於其他音樂風格。針對這一音樂信息檢索(MIR)任務,我們使用Librosa庫從歌曲片段中提取了包括聲譜圖梅爾頻率倒譜係數(MFCCs)、色度圖節拍位置在內的綜合音頻特徵,並通過贏家通吃投票策略將片段級預測聚合為最終歌曲分類。我們對多種機器學習技術進行了對比分析:在集成方法方面探索了包含Bagging隨機森林極端隨機樹Bagging分類器)和BoostingXGBoost梯度提升)的算法,並採用主成分分析(PCA)進行降維以處理高維特徵集的計算限制;同時研究了深度學習方法,包括開發具有特定層配置、歸一化激活函數的定製一維卷積神經網絡(1D CNN)架構(命名為"Zuck"和"Satya"),並對最先進的音頻聲譜圖變換器(AST)模型進行微調,利用其基於注意力機制的機制進行音頻分類。驗證集和測試集的性能評估顯示不同模型效果各異,其中極端隨機樹等集成方法最高達到76.38%的測試準確率。本研究為前衛搖滾流派分類這一精細任務提供了多種機器學習範式應用及相對性能的深入見解。

摘要

  • 原文標題:Smartphone-Based Undergraduate Physics Labs: A Comprehensive Review of Innovation, Accessibility, and Pedagogical Impact
  • 中文標題:基於智能手機的本科物理實驗:創新性、可及性與教學影響的全面評述
  • 發佈日期:2025-04-15 16:28:13+00:00
  • 作者:Yiping Zhao
  • 分類:physics.ed-ph
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11363v1

中文摘要:基於智能手機的本科物理實驗:創新性、可及性與教學影響的全面綜述 智能手機集成物理實驗室(SmartIPLs)已成為傳統實驗教學的可擴展且經濟高效的替代方案,為多樣化學習環境提供了便捷的實踐體驗。本綜述整合了十餘年研究成果,涵蓋力學光學聲學電磁學熱力學現代物理等關鍵領域的近200個SmartIPLs案例。這些實驗主要分為兩類:利用手機內置工具的傳感器實驗,以及基於攝像頭視頻/圖像分析的運動與光學研究。實證研究表明,SmartIPLs在概念理解科學過程技能學生參與度方面支持同等或更優的學習成效,特別適用於遠程教育資源匱乏環境。本文探討了其理論基礎,與傳統及虛擬實驗室進行對比,並解決了設備差異性課堂整合等挑戰。未來發展方向包括更廣泛的課程整合AI驅動的學生反饋、向代表性不足物理課題的拓展、跨學科應用以及注重公平性教學設計。諸如佐治亞大學智能手機物理實驗頻道、現代光學YouTube頻道以及SPIE出版物《智能手機在光學實驗中的應用》等開放資源,體現了社區推動物理教育普及化的努力。隨着智能手機技術進步,SmartIPLs將為21世紀提供一條通向自適應智能化包容性實驗教學的可行路徑。

摘要

  • 原文標題:What it takes to break a liquid: analysis of the cavitation threshold in various media
  • 中文標題:擊破液體所需:不同介質中空化閾值的分析
  • 發佈日期:2025-04-15 12:09:58+00:00
  • 作者:Gianmaria Viciconte, Paolo Guida, Tadd T. Truscott, William L. Roberts
  • 分類:physics.flu-dyn
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11122v1

中文摘要空化現象歷來與平衡狀態下測量的參數相關,如蒸汽壓表面張力。然而成核可能發生在液體處於亞穩態時,尤其對於高頻聲波誘導空化等快速現象。這正是實驗測得的空化閾值與理論預測存在顯著差異的原因之一。 本研究旨在確定具有不同物理特性的多種物質中的成核閾值。實驗通過24kHz超聲波引發成核,採用基於高速成像水聽器聲學測量的創新方法研究空化起始。兩種技術的結合使我們能精確定位液體介質中發生空化的瞬間。氣泡成核過程以20萬幀/秒的速度拍攝,空間解像度達微米級。如此精細的時空解像度使我們能追蹤空化氣泡形成初期的膨脹過程。 我們測試了五種不同物質,並通過追蹤換能器振盪幅度來重建空化發生時的壓力場,從而確定液體的聲空化閾值抗拉強度)。實驗數據證實蒸汽壓並非聲學系統空化發生的有效指標。儘管物質物理性質各異,所有測試物質均表現出相似行為。這一看似反直覺的現象,為實驗室尺度聲學系統中的空化成核機制提供了新見解。

摘要

  • 原文標題:Breaking a Long-Standing Barrier: 2-$\varepsilon$ Approximation for Steiner Forest
  • 中文標題:打破長期壁壘:斯坦納森林問題的2-ε近似算法
  • 發佈日期:2025-04-15 17:13:48+00:00
  • 作者:Ali Ahmadi, Iman Gholami, MohammadTaghi Hajiaghayi, Peyman Jabbarzade, Mohammad Mahdavi
  • 分類:cs.DS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11398v1

中文摘要斯坦納森林問題(又稱廣義斯坦納樹問題)是邊加權圖上的一個基本優化問題,其目標是在給定一組頂點對的情況下,選擇一個最小成本的子圖使得每對頂點連通。該問題推廣了1811年首次提出的斯坦納樹問題——後者已知最佳逼近因子為1.39 [Byrka等, 2010](STOC 2010最佳論文獎)。[Agrawal等, 1989](STOC 2023時間檢驗獎)的開創性工作與[Goemans等, 1992](SICOMP'95)的改進,早在35年前就建立了斯坦納森林問題的2-近似算法。JainFOCS'98)的迭代捨入技術後來將這些結果擴展到更高連通性場景。儘管該問題長期具有重要意義,突破2的逼近因子始終是重大挑戰,甚至引發類似頂點覆蓋問題的"低於2的逼近是否本質困難"的猜想。值得注意的是,Gupta等(STOC'15)和Groß等(ITCS'18)的基礎性工作分別提出96和69近似算法,可能旨在為斯坦納森林問題實現低於2的常數逼近鋪路。 本文通過設計新型確定性算法實現了$2 - 10^{-11}$的逼近,首次突破2的近似壁壘。作為方法的核心組件,我們還為斯坦納樹問題提出基於對偶的局部搜索算法,其$1.943$的逼近保證具有獨立價值。

摘要

  • 原文標題:Progressive Rock Music Classification
  • 中文標題:漸進搖滾音樂分類
  • 發佈日期:2025-04-15 02:48:52+00:00
  • 作者:Arpan Nagar, Joseph Bensabat, Jokent Gaza, Moinak Dey
  • 分類:cs.SD, cs.AI, cs.LG, eess.AS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.10821v1

中文摘要:本研究探討前衛搖滾音樂的分類問題,該音樂流派以複雜的作曲結構和多樣化的器樂編配為特徵,區別於其他音樂風格。針對這一音樂信息檢索(MIR)任務,我們使用Librosa庫從歌曲片段中提取了包括聲譜圖梅爾頻率倒譜係數(MFCCs)、色度圖節拍位置在內的綜合音頻特徵,並通過贏家通吃投票策略將片段級預測聚合為最終歌曲分類。我們對多種機器學習技術進行了對比分析:在計算資源受限情況下,採用主成分分析(PCA)降維處理高維特徵集,探索了包含Bagging隨機森林極端隨機樹Bagging分類器)和BoostingXGBoost梯度提升)的集成方法;同時研究了深度學習方法,包括開發具有特定層配置、歸一化激活函數的定製一維卷積神經網絡(1D CNN)架構(命名為"Zuck"和"Satya"),並微調了基於注意力機制的最先進音頻聲譜變換器(AST)模型。驗證集和測試集的性能評估顯示不同模型效果各異,其中極端隨機樹等集成方法最高達到76.38%的測試準確率。本研究為前衛搖滾流派分類這一精細任務提供了多種機器學習範式應用及相對性能的深入見解。

摘要

  • 原文標題:What it takes to break a liquid: analysis of the cavitation threshold in various media
  • 中文標題:擊破液體所需:不同介質中空化閾值的分析
  • 發佈日期:2025-04-15 12:09:58+00:00
  • 作者:Gianmaria Viciconte, Paolo Guida, Tadd T. Truscott, William L. Roberts
  • 分類:physics.flu-dyn
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11122v1

中文摘要空化現象歷來與平衡狀態下測量的參數相關,如蒸汽壓表面張力。然而成核可能發生在液體處於亞穩態時,特別是對於高頻聲波誘導空化等快速現象。這是實驗測得的空化閾值與理論預測存在顯著差異的原因之一。 本研究旨在確定具有不同物理特性的多種物質中的成核閾值。實驗通過24kHz超聲波引發成核,並採用基於高速成像水聽器聲學測量的創新方法研究空化起始。結合這兩種技術,我們得以精確定位液體介質中發生空化的確切時刻。實驗以20萬幀/秒的速度記錄氣泡成核過程,空間解像度達到微米級。如此精細的時空解像度使我們能夠追蹤空化氣泡形成初期的膨脹過程。我們測試了五種不同物質,並通過追蹤換能器振盪幅度來重建空化發生時的壓力場,從而確定液體的聲學空化閾值抗拉強度)。 收集的數據證實:蒸汽壓並不能作為聲學系統空化發生的有效指標。更值得注意的是,儘管物理性質各異,所有物質都表現出相似的行為特徵。這一看似反直覺的現象,為實驗室尺度聲學系統空化成核機制提供了新的見解。

摘要

  • 原文標題:Smartphone-Based Undergraduate Physics Labs: A Comprehensive Review of Innovation, Accessibility, and Pedagogical Impact
  • 中文標題:基於智能手機的本科物理實驗:創新性、可及性與教學影響的全面評述
  • 發佈日期:2025-04-15 16:28:13+00:00
  • 作者:Yiping Zhao
  • 分類:physics.ed-ph
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11363v1

中文摘要:基於智能手機的本科物理實驗創新性、可及性與教學影響的全面綜述 智能手機集成物理實驗室(SmartIPLs)已成為傳統實驗教學的可擴展且經濟高效的替代方案,為多樣化學習環境提供了便捷的實踐體驗。本綜述整合了十餘年研究成果,涵蓋力學光學聲學電磁學熱力學現代物理等關鍵領域的近200個SmartIPLs案例。SmartIPLs主要分為兩類:利用智能手機內置工具的傳感器實驗,以及基於攝像頭運動光學研究視頻/圖像分析實證研究表明,SmartIPLs在概念理解科學過程技能學生參與度方面支持同等或更顯著的提升,尤其在偏遠和資源匱乏環境中。綜述探討了其理論基礎,與傳統及虛擬實驗室進行比較,並解決了設備差異性課堂整合等挑戰。未來方向包括更廣泛的課程整合AI驅動的學生反饋、向代表性不足物理主題拓展、跨學科應用以及注重公平性教學設計。諸如佐治亞大學智能手機物理實驗頻道、現代光學YouTube頻道以及SPIE出版物《智能手機在光學實驗中的應用》等開放資源,體現了社區推動物理教育普及化的努力。隨着智能手機技術進步,SmartIPLs將為21世紀提供適應性強、智能化且包容的實驗教學路徑。

摘要

  • 原文標題:Breaking a Long-Standing Barrier: 2-$\varepsilon$ Approximation for Steiner Forest
  • 中文標題:打破長期壁壘:斯坦納森林問題的2-ε近似算法
  • 發佈日期:2025-04-15 17:13:48+00:00
  • 作者:Ali Ahmadi, Iman Gholami, MohammadTaghi Hajiaghayi, Peyman Jabbarzade, Mohammad Mahdavi
  • 分類:cs.DS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11398v1

中文摘要斯坦納森林問題(又稱廣義斯坦納樹問題)是邊加權圖上的一個基本優化問題:給定一組頂點對,目標是選擇一個成本最小的子圖,使得每對頂點相互連通。該問題推廣了1811年首次提出的斯坦納樹問題,後者的最佳已知近似因子為1.39 [Byrka等,2010](STOC 2010最佳論文獎)。 [Agrawal等,1989](STOC 2023三十年時間檢驗獎)的開創性工作與[Goemans和Williamson,1992](SICOMP'95)的改進,在35年前建立了斯坦納森林問題的2-近似算法。JainFOCS'98)開創性的迭代捨入技術後來將這些結果擴展到更高連通性場景。儘管該問題長期具有重要意義,突破2的近似因子始終是重大挑戰,甚至引發類似頂點覆蓋問題的猜想——獲得更好因子可能確實困難。值得注意的是,包括GuptaKumarSTOC'15)與[[Gro{\ss}]]等(ITCS'18)的基礎性工作分別提出了96和69近似算法,可能期望為斯坦納森林問題實現低於2的常數因子近似突破鋪路。 本文通過設計新型確定性算法,以$2 - 10^{-11}$的近似比突破2的近似壁壘。作為方法的核心組件,我們還為斯坦納樹問題提出了一種基於對偶的局部搜索算法,其近似保證為$1.943$,該成果本身具有獨立價值。

摘要

  • 原文標題:Progressive Rock Music Classification
  • 中文標題:漸進搖滾音樂分類
  • 發佈日期:2025-04-15 02:48:52+00:00
  • 作者:Arpan Nagar, Joseph Bensabat, Jokent Gaza, Moinak Dey
  • 分類:cs.SD, cs.AI, cs.LG, eess.AS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.10821v1

中文摘要:本研究探討前衛搖滾音樂的分類問題,該音樂流派以複雜的作曲結構和多樣化的器樂編配為特徵,區別於其他音樂風格。針對這一音樂信息檢索(MIR)任務,我們使用Librosa庫從歌曲片段中提取了全面的音頻特徵,包括頻譜圖梅爾頻率倒譜係數(MFCCs)、色度圖節拍位置。採用贏家通吃投票策略將片段級預測聚合為最終歌曲分類結果。我們對多種機器學習技術進行了對比分析:探索了包含Bagging隨機森林極端隨機樹Bagging分類器)和BoostingXGBoost梯度提升)的集成方法,並運用主成分分析(PCA)進行降維以處理高維特徵集的計算限制;同時研究了深度學習方法,包括開發具有特定層配置、歸一化激活函數的定製一維卷積神經網絡(1D CNN)架構(命名為"Zuck"和"Satya");此外還微調了最先進的音頻頻譜變換器(AST)模型,利用其基於注意力機制的機制進行音頻分類。驗證集和測試集的性能評估顯示不同模型效果各異,其中極端隨機樹等集成方法在測試集上最高達到76.38%的準確率。本研究為前衛搖滾流派分類這一精細任務提供了多種機器學習範式應用及相對性能的深入見解。

摘要

  • 原文標題:What it takes to break a liquid: analysis of the cavitation threshold in various media
  • 中文標題:擊破液體所需條件:不同介質中空化閾值的分析
  • 發佈日期:2025-04-15 12:09:58+00:00
  • 作者:Gianmaria Viciconte, Paolo Guida, Tadd T. Truscott, William L. Roberts
  • 分類:physics.flu-dyn
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11122v1

中文摘要空化現象歷來與平衡狀態下測量的參數(如蒸汽壓表面張力)相關聯。然而成核可能發生在液體處於亞穩態時,特別是對於高頻聲波誘導空化等快速現象。這正是實驗測得的空化閾值與理論預測存在顯著差異的原因之一。 本研究旨在確定具有不同物理特性的多種物質中的成核閾值。實驗通過24kHz超聲波引發成核,並採用基於高速成像水聽器聲學測量的新方法研究空化起始。結合這兩種技術,我們得以精確定位液體介質中發生空化的確切時刻。氣泡成核過程以20萬幀/秒的速度拍攝,空間解像度達到微米級。如此精細的時空解像度使我們能夠追蹤空化氣泡形成初期的膨脹過程。 我們測試了五種不同物質,並通過追蹤換能器振盪幅度來重建空化發生時的壓力場,從而確定液體的聲學空化閾值抗拉強度)。收集的數據證實:蒸汽壓並不能作為聲學系統空化發生的良好指標。更值得注意的是,儘管物理性質各異,所有物質都表現出相似行為。這一看似反直覺的現象,卻為實驗室尺度聲學系統中空化成核機制提供了新的見解。

摘要

  • 原文標題:Smartphone-Based Undergraduate Physics Labs: A Comprehensive Review of Innovation, Accessibility, and Pedagogical Impact
  • 中文標題:基於智能手機的本科物理實驗:創新性、可及性與教學影響的全面綜述
  • 發佈日期:2025-04-15 16:28:13+00:00
  • 作者:Yiping Zhao
  • 分類:physics.ed-ph
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11363v1

中文摘要:基於智能手機的本科物理實驗:創新性、可及性與教學影響的全面綜述 智能手機集成物理實驗室(SmartIPLs)已成為傳統實驗教學的可擴展且經濟高效的替代方案,為多樣化學習環境提供了便捷的實踐體驗。本綜述整合了十餘年研究成果,涵蓋力學光學聲學電磁學熱力學現代物理等關鍵領域的近200個SmartIPLs案例。SmartIPLs主要分為兩類:利用智能手機內置工具的傳感器實驗,以及用於運動光學研究的基於攝像頭視頻分析/圖像分析實證研究表明,SmartIPLs在概念理解科學過程技能學生參與度方面支持同等或更好的學習效果,尤其適用於遠程教育資源匱乏的環境。綜述探討了其理論基礎,與傳統及虛擬實驗室進行比較,並解決了設備差異性課堂整合等挑戰。未來方向包括更廣泛的課程整合AI驅動的學生反饋、向代表性不足物理主題擴展、跨學科應用以及注重公平性教學設計開放獲取資源如UGA智能手機基礎物理實驗室現代光學YouTube頻道,以及SPIE出版的《智能手機在光學實驗中的應用》專著,展現了社區推動物理教育普及化的努力。隨着智能手機技術進步,SmartIPLs將為21世紀提供適應性強、智能化且包容性強的實驗教學新路徑。

摘要

  • 原文標題:Breaking a Long-Standing Barrier: 2-$\varepsilon$ Approximation for Steiner Forest
  • 中文標題:打破長期壁壘:Steiner森林問題的2-ε近似算法
  • 發佈日期:2025-04-15 17:13:48+00:00
  • 作者:Ali Ahmadi, Iman Gholami, MohammadTaghi Hajiaghayi, Peyman Jabbarzade, Mohammad Mahdavi
  • 分類:cs.DS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11398v1

中文摘要斯坦納森林問題(又稱廣義斯坦納樹問題)是邊加權圖上的基礎優化問題,其目標是在給定頂點對集合的情況下,選擇一個最小成本的子圖使得每對頂點相連。該問題推廣了1811年首次提出的斯坦納樹問題——後者目前最佳近似比為1.39 [Byrka等, 2010](STOC 2010最佳論文獎)。 [Agrawal等, 1989](STOC 2023三十年時間檢驗獎)的開創性工作與[Goemans等, 1992](SICOMP'95)的改進,早在35年前就建立了斯坦納森林問題的2-近似算法JainFOCS'98)開創的迭代捨入技術後來將這些結果推廣至高連通性場景。儘管該問題具有長期重要性,突破2的近似比始終是重大挑戰,甚至引發類似頂點覆蓋問題的"突破2可能本質困難"的猜想。值得注意的是,包括Gupta等(STOC'15)和Groß等(ITCS'18)在內的基礎性工作,分別提出了96和69近似算法,可能旨在為斯坦納森林問題實現低於2的常數近似比鋪路。 本文通過設計新型確定性算法,以$2 - 10^{-11}$的近似比突破2的界限。作為方法的核心組件,我們還針對斯坦納樹問題提出新型基於對偶局部搜索算法,其$1.943$的近似保證具有獨立價值。

摘要

  • 原文標題:Progressive Rock Music Classification
  • 中文標題:漸進搖滾音樂分類
  • 發佈日期:2025-04-15 02:48:52+00:00
  • 作者:Arpan Nagar, Joseph Bensabat, Jokent Gaza, Moinak Dey
  • 分類:cs.SD, cs.AI, cs.LG, eess.AS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.10821v1

中文摘要:本研究探討前衛搖滾音樂的分類問題,該音樂流派以複雜的編曲和多樣化的器樂配置為特徵,區別於其他音樂風格。針對這一音樂信息檢索(MIR)任務,我們使用Librosa庫從歌曲片段中提取了包括聲譜圖梅爾頻率倒譜係數(MFCCs)、色度圖節拍位置在內的綜合音頻特徵,並採用贏家通吃投票策略將片段級預測聚合為最終歌曲分類。我們對多種機器學習技術進行了對比分析:探索了包含Bagging隨機森林極端隨機樹Bagging分類器)和BoostingXGBoost梯度提升)的集成方法,利用主成分分析(PCA)進行降維以處理高維特徵集的計算限制;同時研究了深度學習方法,包括開發具有特定層配置、歸一化和激活函數的定製一維卷積神經網絡(1D CNN)架構(命名為"Zuck"和"Satya"),並微調了最先進的音頻聲譜圖變換器(AST)模型以利用其基於注意力機制的音頻分類機制。在驗證集和測試集上的性能評估顯示不同模型效果各異,其中極端隨機樹等集成方法最高達到76.38%的測試準確率。本研究為前衛搖滾流派分類這一精細任務提供了多種機器學習範式應用及相對性能的深入見解。

摘要

  • 原文標題:What it takes to break a liquid: analysis of the cavitation threshold in various media
  • 中文標題:擊破液體所需條件:不同介質中空化閾值的分析
  • 發佈日期:2025-04-15 12:09:58+00:00
  • 作者:Gianmaria Viciconte, Paolo Guida, Tadd T. Truscott, William L. Roberts
  • 分類:physics.flu-dyn
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11122v1

中文摘要空化現象歷來與平衡狀態下測量的參數相關,如蒸汽壓表面張力。然而成核可能發生在液體處於亞穩態時,特別是對於高頻聲波誘導空化等快速現象。這正是實驗測得的空化閾值與理論預測存在顯著差異的原因之一。 本研究旨在確定具有不同物理特性的多種物質中的成核閾值。實驗通過24kHz超聲波引發成核,並採用基於高速成像水聽器聲學測量的創新方法研究空化起始。兩種技術的結合使我們能精確定位液體介質中發生空化的確切時刻。氣泡成核過程以20萬幀/秒的速度拍攝,空間解像度達微米級。這種精細的時空解像度使我們能追蹤空化氣泡形成初期的膨脹過程。我們測試了五種不同物質,並通過換能器振盪幅度重建空化發生時的壓力場,從而確定液體的聲學空化閾值抗拉強度)。 實驗數據證實:蒸汽壓並不能作為聲學系統空化發生的有效指標。更值得注意的是,儘管物理性質各異,所有物質都表現出相似行為。這一看似反直覺的現象,為實驗室尺度聲學系統空化成核機制提供了新的見解。

摘要

  • 原文標題:Smartphone-Based Undergraduate Physics Labs: A Comprehensive Review of Innovation, Accessibility, and Pedagogical Impact
  • 中文標題:基於智能手機的本科物理實驗:創新性、可及性與教學影響的全面評述
  • 發佈日期:2025-04-15 16:28:13+00:00
  • 作者:Yiping Zhao
  • 分類:physics.ed-ph
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11363v1

中文摘要:基於智能手機的本科物理實驗:創新性、可及性與教學影響的全面綜述 智能手機集成物理實驗室(SmartIPLs)已成為傳統實驗教學的可擴展且經濟高效的替代方案,為多樣化學習環境提供了便捷的實踐體驗。本綜述整合了十餘年研究成果,涵蓋力學光學聲學電磁學熱力學現代物理等關鍵領域的近200個SmartIPLs案例。SmartIPLs主要分為兩類:利用智能手機內置工具的傳感器實驗,以及基於攝像頭運動光學研究視頻/圖像分析實證研究表明,SmartIPLs在概念理解科學過程技能學生參與度方面支持同等或更顯著的提升,尤其適用於遠程教育資源匱乏教學環境。綜述探討了其理論基礎,與傳統及虛擬實驗室進行對比,並解決了設備差異性課堂整合等挑戰。未來方向包括更廣泛的課程整合AI驅動的學生反饋、向代表性不足物理主題拓展、跨學科應用以及注重公平性教學設計。諸如佐治亞大學智能手機物理實驗頻道、現代光學YouTube頻道以及SPIE出版物《智能手機在光學實驗中的應用》等開放資源,體現了社區推動物理教育普及化的努力。隨着智能手機技術的發展,SmartIPLs將為21世紀提供一條通向適應性智能化包容性實驗教學的有前景的路徑。

摘要

  • 原文標題:Breaking a Long-Standing Barrier: 2-$\varepsilon$ Approximation for Steiner Forest
  • 中文標題:打破長期壁壘:Steiner森林問題的2-ε近似算法
  • 發佈日期:2025-04-15 17:13:48+00:00
  • 作者:Ali Ahmadi, Iman Gholami, MohammadTaghi Hajiaghayi, Peyman Jabbarzade, Mohammad Mahdavi
  • 分類:cs.DS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11398v1

中文摘要斯坦納森林問題(又稱廣義斯坦納樹問題)是邊加權圖上的一個基本優化問題,其目標是在給定頂點對集合的情況下,選擇一個最小成本的子圖使得每對頂點相連。該問題推廣了1811年首次提出的斯坦納樹問題,後者的最佳已知近似因子為1.39 [Byrka等,2010](STOC 2010最佳論文獎)。[Agrawal等,1989](STOC 2023三十年時間檢驗獎)的開創性工作與[Goemans和Williamson,1992](SICOMP'95)的改進,在35年前就確立了斯坦納森林問題的2-近似算法。Jain(FOCS'98)開創性的迭代捨入技術後來將這些結果擴展到更高連通性場景。儘管該問題長期具有重要意義,但突破2的近似因子仍是重大挑戰,甚至引發類似頂點覆蓋問題的猜想——獲得更好因子可能確實困難。值得注意的是,包括Gupta和Kumar(STOC'15)以及Gro{\ss}等(ITCS'18)的基礎性工作,分別提出了96和69近似算法,可能是希望為斯坦納森林問題實現低於2的常數因子近似突破鋪路。 本文通過設計一種新穎的確定性算法,實現了$2 - 10^{-11}$的近似比,突破了2的近似壁壘。作為方法的關鍵組成部分,我們還為斯坦納樹問題提出了一種新型基於對偶局部搜索算法,其近似保證為$1.943$,這本身也具有獨立意義。

摘要

  • 原文標題:Progressive Rock Music Classification
  • 中文標題:漸進搖滾音樂分類
  • 發佈日期:2025-04-15 02:48:52+00:00
  • 作者:Arpan Nagar, Joseph Bensabat, Jokent Gaza, Moinak Dey
  • 分類:cs.SD, cs.AI, cs.LG, eess.AS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.10821v1

中文摘要:本研究探討前衛搖滾音樂的分類問題,該音樂流派以複雜的作曲結構和多樣化的器樂編配為特徵,與其他音樂風格截然不同。針對這一音樂信息檢索(MIR)任務,我們使用Librosa庫從歌曲片段中提取了全面的音頻特徵,包括聲譜圖梅爾頻率倒譜係數(MFCCs)、色度圖節拍位置。採用贏家通吃的投票策略將片段級預測匯總為最終歌曲分類結果。我們對多種機器學習技術進行了比較分析:探索了包含Bagging隨機森林極端隨機樹Bagging分類器)和BoostingXGBoost梯度提升)的集成方法,並利用主成分分析(PCA)進行降維以處理高維特徵集的計算限制;同時研究了深度學習方法,包括開發具有特定層配置、歸一化激活函數的自定義一維卷積神經網絡(1D CNN)架構(命名為"Zuck"和"Satya");此外還微調了最先進的音頻聲譜圖轉換器(AST)模型,利用其基於注意力機制的機制進行音頻分類。驗證集和測試集的性能評估顯示不同模型效果各異,其中極端隨機樹等集成方法在測試集上最高達到76.38%的準確率。本研究為前衛搖滾流派分類這一精細任務提供了多種機器學習範式應用及相對性能的深入見解。

摘要

  • 原文標題:What it takes to break a liquid: analysis of the cavitation threshold in various media
  • 中文標題:擊穿液體所需條件:不同介質中空化閾值的分析
  • 發佈日期:2025-04-15 12:09:58+00:00
  • 作者:Gianmaria Viciconte, Paolo Guida, Tadd T. Truscott, William L. Roberts
  • 分類:physics.flu-dyn
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11122v1

中文摘要空化現象歷來與平衡狀態下測量的參數(如蒸汽壓表面張力)相關聯。然而成核可能發生在液體處於亞穩態時,特別是對於高頻聲波誘導空化等快速現象。這正是實驗測得的空化閾值與理論預測存在顯著差異的原因之一。 我們的研究旨在確定具有不同物理特性的各種物質中的成核閾值。實驗通過24kHz超聲波引發成核,並採用基於高速成像水聽器聲學測量的新方法研究空化起始。結合這兩種技術可精確定位液體介質中發生空化的確切時刻。氣泡成核過程以20萬幀/秒的速度拍攝,空間解像度達微米級。如此精細的時空解像度使我們能夠追蹤空化氣泡形成初期的膨脹過程。 我們測試了五種不同物質,並通過追蹤換能器振盪幅度來重建空化發生時的壓力場,從而確定液體的聲學空化閾值抗拉強度)。收集的數據證實:蒸汽壓並不能作為聲學系統空化發生的有效指標。更值得注意的是,儘管物理性質各異,所有物質都表現出相似行為。這一看似反直覺的現象,卻為實驗室尺度聲學系統中的空化成核機制提供了新的見解。

摘要

  • 原文標題:Breaking a Long-Standing Barrier: 2-$\varepsilon$ Approximation for Steiner Forest
  • 中文標題:打破長期壁壘:Steiner森林問題的2-ε近似算法
  • 發佈日期:2025-04-15 17:13:48+00:00
  • 作者:Ali Ahmadi, Iman Gholami, MohammadTaghi Hajiaghayi, Peyman Jabbarzade, Mohammad Mahdavi
  • 分類:cs.DS
  • 原文連結http://arxiv.org/abs/2504.11398v1

中文摘要斯坦納森林問題(又稱廣義斯坦納樹問題)是邊加權圖上的基礎優化問題:給定若干頂點對集合,需選擇成本最小的子圖使得每對頂點連通。該問題推廣了1811年首次提出的斯坦納樹問題(已知最佳逼近因子為1.39 [Byrka等,2010])。[Agrawal等,1989]的經典工作(獲STOC 2023三十年時間檢驗獎)與[Goemans等,1992]的改進建立了35年來斯坦納森林問題的2-逼近算法JainFOCS'98)開創性迭代捨入技術進一步推廣至高連通性場景。儘管問題長期重要,突破2的逼近因子仍是重大挑戰,甚至引發"是否如頂點覆蓋問題般難以改進"的猜想。值得注意的是,Gupta等(STOC'15)和Groß等(ITCS'18)分別提出96和69逼近算法,試圖為突破2的常數因子鋪路。 本文通過設計新型確定性算法(實現$2-10^{-11}$逼近)打破了2的逼近壁壘。作為關鍵組件,我們還提出斯坦納樹問題的對偶局部搜索算法(具有$1.943$逼近保證),該成果本身具有獨立價值。