Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Effiziente Techniken zur Minimierung komplexer Funktionen in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode verbessert Strategien für das herausfordernde Maximum-Cut-Problem.

In diesem Artikel geht's um neue Methoden zur Verbesserung von Bilevel-Optimierungstechniken.

Ein Blick in die komplexe Welt der mehrzieligen Bilevel-Optimierung.

Eine neue Methode verbessert die Segmentierungsgenauigkeit mit minimalen beschrifteten Daten.

Die Rolle von neuronalen Netzwerken bei der Annäherung an komplexe Funktionen erkunden.

Ein Blick darauf, wie stochastische Approximation mit Rauschen in Algorithmen umgeht.

Eine Studie zur effektiven Flugroutenplanung für mehrere SUAS.

Effiziente Steuerung der Raumschiffrotation unter Unsicherheit mit modernen Steuerungsmethoden.

Ein Blick darauf, wie Lärm den Konsens unter Agenten beeinflusst und Methoden, um die Kommunikation zu optimieren.

Ein Blick darauf, wie man Warteschlangen in komplexen Systemen stabil hält.

Ein Blick auf die Bedeutung perfekter kopositiver Matrizen in der Mathematik.

Lern, wie differentielle Flachheit dabei hilft, komplexe Systeme zu steuern.

Verbesserung der Zustandsabschätzung in mengenwertigen Systemen mithilfe von Gleitmodusbeobachtern.

Erforschung der multiplen Kriterien Entscheidungsfindung in erneuerbaren Energietechnologien, besonders bei Solarenergie.

Diese Studie untersucht, wie das Handeln von Investoren die Aktienkurse auf den Finanzmärkten beeinflusst.

Eine neue Methode zur Identifizierung von Netzwerkverbindungen aus Zeitseriendaten mit Hilfe von neuronalen Netzen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des Stadtverkehrs mit vernetzten und automatisierten Fahrzeugen.

Kontrollsysteme, die auf Daten basieren, um Variabilität zu steuern und gewünschte Ergebnisse zu erreichen.

Entdecke, wie neuronale Netzwerke den Trajektorienplanungsprozess für hyperschallschnelle Fahrzeuge verbessern.

Neue Algorithmen verbessern die Konsensoptimierung, ohne auf Informationsverzögerungen angewiesen zu sein.

Erkunde die Bedeutung und Herausforderungen von Multiplex-Netzwerken und verteilter Optimierung.

Herausforderungen und Strategien für Israels Erdgas angesichts steigender Nachfrage nach erneuerbaren Energien.

DoE2Vec bietet einen neuen Ansatz zur Analyse von Optimierungsproblemen mit Hilfe von maschinellem Lernen.

Dieses Papier stellt eine neue Methode zur Analyse hybrider Systeme mit Hilfe der Singularperturbationstheorie vor.

Ein Blick auf die Effektivität von Zwei-Ebenen-KFAC-Methoden beim Training tiefer Netzwerke.

Eine neue Methode verbessert die Kontrollstrategien für Systeme mit abrupten Verhaltensänderungen.

Eine Methode zur Schätzung der Kosten, die Agentenaktionen in unsicheren Situationen antreiben.

Eine Methode, um die Bewegungsgenauigkeit in mechanischen Systemen zu verbessern und dabei Hindernisse zu vermeiden.

Wir stellen den Optimal Transport Particle Filter vor, um die Datenanalyse zu verbessern.

Neue Methoden reduzieren die Vibrationen in schwimmenden Strukturen, die durch Wasserwellen verursacht werden.

Quantum-Computing-Methoden erkunden, um die Netzwerkkommunikation und Problemlösung zu verbessern.

Dieser Artikel beschreibt Methoden zur Verbesserung der Nutzung erneuerbarer Energien in Smart Grids.

Ein Modell, das die Herausforderungen bei der Planung dynamischer Transportdienstleistungsanlagen angeht.

Ein neuer Ansatz zur Optimierung von Sattelpunktproblemen in lauten Umgebungen.

Ein Blick darauf, wie diagonale lineare Netzwerke im Laufe der Zeit aus Daten lernen.

Diese Studie untersucht die Effektivität von zufälligem Neuordnen im Vergleich zum stochastischen Gradientenabstieg.

Ein Überblick über selbstinteragierende Markov-Ketten und ihre Auswirkungen in verschiedenen Bereichen.

Ein Blick auf die Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen durch stochastische Kontrolle.

Ein Blick auf Gaslighting und seine Auswirkungen aus der Perspektive der Spieltheorie.