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Explora la geometrÃa riemanniana de conos de Gibbs asociados a órbitas nilpotentes de grupos de Lie simples, profundizando en conceptos matemáticos avanzados.
Explora sistemas hamiltonianos canónicos en variedades estadÃsticas simplécticas, examinando sus propiedades y aplicaciones en geometrÃa diferencial y mecánica estadÃstica.
Explora la estructura transversal de foliación simpléctica y la foliación de Libermann en teorÃa del calor e información, abordando conceptos matemáticos avanzados y sus aplicaciones.
Modelo neurogeométrico para visión estéreo e individualización de unidades perceptuales 3D, basado en estructura sub-Riemanniana y curvas horizontales.
Exploración de codificación dispersa equivariante de grupo, examinando sus principios, aplicaciones y avances recientes en el campo del aprendizaje automático y procesamiento de señales.
Can generalised divergences help for invariant neural networks?
Explora las propiedades funcionales de las PDE-G-CNN, redes neuronales convolucionales equivariantes basadas en ecuaciones diferenciales parciales, destacando su eficiencia y extensibilidad.
Introducción a las variedades de Gibbs y su papel en estadÃstica algebraica, optimización y fÃsica cuántica. Exploración de la geometrÃa tórica y sus extensiones.
Une formule non formelle pour la quantification par déformation de Rankin-Cohen, explorant les liens entre formes modulaires et feuilletages réguliers, avec une réalisation comme produit étoile de Moyal tronqué.
Explora la paradoja de la información de agujeros negros y sus implicaciones, incluyendo la posible existencia de autovalores con parte imaginaria no nula en la ecuación de Gordon Klein con métrica de Schwarzschild.
Análisis geométrico de la mecánica cuántica basado en estructuras clásicas, explorando simetrÃas, prequantización y grupos generadores para determinar estados cuánticos mediante desigualdades.
Propuesta de formulación geométrica de estados cuánticos puros basada en dualidad polar extendida, reemplazando la interpretación habitual del principio de incertidumbre.
Exploración de la geometrÃa de información clásica y cuántica, unificando los teoremas de Cencov y Petz mediante estados normales en álgebras W*.
Explora la monotonÃa de la curvatura escalar en la familia exponencial cuántica para cadenas de Ising de campo transversal, analizando efectos de tamaño finito y lÃmites no interactivos e infinitos.
Explora métodos estadÃsticos bayesianos para el procesamiento y reconstrucción de imágenes médicas, abordando problemas de extracción de información y obtención de imágenes en diversas modalidades.
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