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arXiv:2610.38069v1 发布类型：新 摘要：短时傅里叶变换（STFT）通过对较长信号的一段短时窗口进行傅里叶变换，从而刻画频率随时间的变化特征。尽管傅里叶变换算法，尤其是快速傅里叶变换（FFT）算法，已得到充分发展以充分利用并行计算的优势，但关于并行短时傅里叶变换算法性能的研究仍较为有限。在本研究中，我们实现了两种并行短时傅里叶变换算法——一种基于FFT，另一种为准并行前馈算法——并对其进行了对比分析。研究发现，在低并发环境下，准并行算法在运行时间上更具优势，而……
arXiv:2610.36709v1 发布类型：新 摘要：推理型语言模型通过撰写长长的思维链条来解答数学问题，而针对每个问题采样多条链条并以多数投票的方式提高准确率，却会大幅增加生成文本的开销。一种常见的降本方法是根据模型对其所写每个标记的置信度为每条链条打分，这里的“标记”指一个词或词的一部分。该方法将这种置信度在滑动窗口内（2048个标记）进行平均，并依据最低平均值决定保留或终止链条。我们将逐标记记录的置信度视为一种类似于音频或无线电信号的信号，并借助频谱分析、统计检验等标准信号处理工具来检测其中是否出现突变。我们从……中为500道题目各采样了16条链条。
arXiv:2610.32189v1 发布类型：新 摘要：无监督多变量时间序列异常预测（AP）旨在根据当前观测值估计未来的异常风险，为复杂系统中的主动干预与维护提供早期预警信号。现有的无监督AP方法遵循基于扰动的范式，即在历史窗口中注入预定义或随机的扰动，以模拟异常的未来演化。然而，这些方法在不同变量和情境之间共享同一类扰动，并学习一种确定性的历史到未来的演化模式。实际上，异常演化具有变量和情境依赖性：同样的扰动在某一变量或情境下可能被放大为异常的未来动态，而在另一情境下却可能被吸收为正常的波动。
