Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Eine neue Methode verbessert die Gewichtoptimierung von Strukturen unter Vibrationsbeschränkungen.

Eine neue Methode zur Ableitung von Interpolationsbedingungen verbessert die Analyse der Optimierungsleistung.

Methoden zum Erkennen und Verwalten von Symmetrien in Optimierungsproblemen.

Neue Strategien verbessern DBMC für schnellere Einigungen in Netzwerken.

Eine neue Methode kombiniert unüberwachtes Lernen mit kombinatorischer Optimierung, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Optimierung komplexer Verlustfunktionen in neuronalen Netzwerken.

Ein Blick auf die Rolle von SCP in der Optimierung und ihre Anwendungen.

Ein neuer Ansatz zur Optimierung von Systemen mit Signal Temporal Logic.

Ein Überblick darüber, wie Dividendenpolitik Unternehmen und Investoren beeinflusst.

Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Komponenten und die Bedeutung der Planung von Verkehrslinien.

Lerne, wie Kompromissentscheidungen die Zuverlässigkeit in der stochastischen Programmierung verbessern.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Effizienz von nicht-konvexer Bi-Level-Optimierung im maschinellen Lernen.

In diesem Artikel geht's um ne Methode, um QUBO-Probleme effizient zu lösen.

Innovative Sampling-Technik geht Herausforderungen in komplexen Verteilungen für maschinelles Lernen an.

Erfahre, wie das VS-EIAR-Modell dabei hilft, die Ausbreitung von Covid-19 zu managen.

Eine Methode, um die Datensammlung für Systeme zu verbessern, die sich im Laufe der Zeit ändern.

Ein neues Framework sorgt für Stabilität und Sicherheit in der Regelung nichtlinearer Systeme.

Eine neue Methode zur Planung des Ladevorgangs für batteriebetriebene Busse verbessert die Zuverlässigkeit und senkt die Kosten.

Eine standardisierte Plattform zum Testen von Lernalgorithmen in der Randsteuerung partieller Differentialgleichungen.

Effizienzsteigerung in der linearen Programmierung mit maschinellen Lerntechniken.

Diese Studie zeigt eine neuartige Anwendung von Deep Learning in der ökonomischen Modellierung.

Erforschung von Erhaltungsgesetzen und ihrer Rolle in komplexen maschinellen Lern-Szenarien.

Eine neue Methode verbessert die Datenanalyse, indem sie den chordalen Abstand in der nichtnegativen Matrixfaktorisierung nutzt.

Ein neuer Ansatz verbessert die Entscheidungsfindung in dynamischen Umgebungen mit kontinuierlichem Reinforcement Learning.

Diese Studie präsentiert eine neuartige Methode zur Optimierung der Zuweisung von Logistikaufgaben mithilfe von Surrogatmodellen.

Lern Methoden, um binäre Polynome zu minimieren und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Die Bedeutung von Stabilität in Runge-Kutta-Methoden zur Lösung von Differentialgleichungen erkunden.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um die Machbarkeit in semidefiniten Programmierung zu zertifizieren.

Eine neue Methode verbessert die Wiederherstellung von Bildern mit beschädigten Netzen.

GPUs verbessern die Effizienz bei der Lösung von nichtlinearen Optimierungsproblemen durch innovative Methoden.

Neue Methoden verbessern die Entscheidungsqualität im Energiemanagement und in komplexen Systemen.

Lerne, wie kontrollierte Invarianten die Sicherheit in verschiedenen kontinuierlichen Zeitsystemen gewährleisten.

Methoden für sicherere Entscheidungsfindung in Reinforcement-Learning-Umgebungen einführen.

Ein Modell, das Forecasting mit mehrstufiger Entscheidungsfindung verknüpft, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Ein Blick auf moderne Methoden im Ingenieurdesign für Effizienz und Leistung.

Dieser Artikel behandelt Variationsungleichungen und ihre Bedeutung in der Optimierung und im maschinellen Lernen.

Diese Studie stellt einen neuen Ansatz zur Dimensionsreduktion vor, der die semi-relaxierte Gromov-Wasserstein-Distanz nutzt.

Ein Blick darauf, wie Agenten interagieren und im Laufe der Zeit Entscheidungen treffen.

Analyse des Nutzerverhaltens, um die öffentlichen Verkehrssysteme in der Stadt zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie Ising-Maschinen Optimierungstechniken verbessern.