Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Ein Blick auf Grenzkontrollmethoden für die KdVBH-Gleichung.

In diesem Artikel werden Methoden besprochen, um zweischichtige ReLU-Neuronale Netzwerke effizient zu trainieren.

Dieser Artikel bespricht die Bedeutung der Parameterinitialisierung in neuronalen Netzen.

Forschungen zeigen die Vorteile von quadratwurzelfreien adaptiven Methoden zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen.

Ein neues Modell verbessert die Batteriintegration in Energiesystemen.

Eine Methode zur Findung von Nash-Gleichgewichten in komplexen Entscheidungsfindungsszenarien.

Robuste Optimierungsmethoden für unsichere Daten in der Entscheidungsfindung erforschen.

Untersuchen, wie positive Lur'e-Systeme die Stabilität unter verschiedenen Bedingungen aufrechterhalten.

Eine effiziente Methode zum Anpassen komplexer Modelle mit probabilistischen Daten.

Erkunde, wie Koalitionen gemeinsam bessere Investitionsentscheidungen treffen.

Dieser Artikel untersucht, wie Oberflächenspannung und Schwerkraft das Verhalten von Flüssigkeiten beeinflussen.

Ein Blick auf faire Ressourcenverteilung-Strategien in Spielen und im echten Leben.

Eine Methode, die den Koopman-Operator und Kernel-Ansätze kombiniert, um die Steuerung nichtlinearer Systeme zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz der polynomialen Optimierung.

Ein Blick auf Mean-Field-Spiele und ihre Rolle in Multiagentensystemen.

Die Auswirkungen von öffentlichen Daten auf differenzielle Privatsphäre im Machine Learning untersuchen.

Neue Methode nutzt ein Rydberg-Atom für schnelle Lösungen bei ganzzahligen Programmierungen.

Neue Techniken verbessern die Effizienz von Diffusionsmodellen für generative Aufgaben.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die Effizienz und Effektivität von MILP-Lösern verbessert.

Innovative Politiken bieten Flexibilität und Effizienz bei Entscheidungsfindungs-Herausforderungen.

Diese Arbeit stellt Techniken vor, um spärliche Optimierungsprobleme effektiv zu lösen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Materialeffizienz beim Verpacken von unregelmässigen Formen.

Ein neuer Ansatz ermöglicht es Agenten, gemeinsam mit minimalem Datenaustausch zu optimieren.

Analyse von Machtindizes in Entscheidungsgruppen durch Abstimmungsstrukturen.

Dieser Artikel untersucht Entscheidungsstrategien bei nichtstationären optimalen Stopp-Problemen.

Ein Blick auf Fortschritte bei der Effizienz von Elektromotoren und Techniken zur Optimierung von Rotoren.

Neue Bildgebungstechnologie verbessert Auflösung und Geschwindigkeit in der Pathologie.

Ein neuer Ansatz, um Investmentstrategien durch die Analyse von Spielerinteraktionen zu verbessern.

Neue Ansätze verbessern die Ressourcenverteilung in Online-Operationen und balancieren Lernen und Entscheidungsfindung.

Eine Methode, um komplexe Systeme effektiv zu managen, wenn die Parameter nicht vollständig bekannt sind.

Erforschen, wie Momentum die Effizienz beim Training von neuronalen Netzwerken steigert.

Diese Studie untersucht Methoden zur Identifizierung von Wärmequellen anhand begrenzter Messungen.

Die Energieunternehmen müssen ihre Planung überarbeiten, um neue Energiequellen und die unsichere Nachfrage zu berücksichtigen.

Ein neuer Ansatz zur Ressourcenverteilung durch einen Upgrade-Mechanismus.

Neue Algorithmen verbessern das Training des Maxent-Modells zur Vorhersage von Waldbränden.

Dieser Artikel untersucht, wie gut Politiken aus ungefähren Modellen in komplexen Umgebungen funktionieren.

Ein Blick auf effektive Strategien für die Verhandlung von Verträgen innerhalb finanzieller Netzwerke.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Lösung von inversen Problemen in der Strömungsmechanik.

Diese Studie untersucht, wie kleine Gewichtinitialisierungen das Training von neuronalen Netzwerken beeinflussen.

Diese Forschung bewertet Strategien zur Verwaltung komplexer Systeme unter Unsicherheit.