Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Eine Studie zeigt, wie Lärm einzigartige Lösungen in Mean-Field-Spielen gewährleisten kann.

Ein schlanker Ansatz zur Lösung von Multi-Objektiv-Optimierungsproblemen mit Nutzenfunktionen.

Eine Methode zur Schätzung von Blutflussparametern mit Hilfe von fortgeschrittenen Bildgebungsdaten.

Erforsche, wie stochastische Algorithmen die Bildgebung und Optimierung in der Wissenschaft verbessern.

Erforschung von stückweise konstantem Lifting für verbesserte Lösungen in der ganzzahligen Programmierung.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Fahrzeugkontrolle in vernetzten und automatisierten Kolonnen zu verbessern.

Erforschung von Transferlernen in Quantenalgorithmen für besseres Problemlösen.

Maschinelles Lernen nutzen, um die Kontrolle dynamischer Systeme durch Lie-Gruppen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Bildqualität in der Magnetpartikelbildgebung.

Diese Methode erstellt realistische Erklärungen für KI-Entscheidungen in der Finanzwelt und im Gesundheitswesen.

Neue Methoden verbessern die Optimierung, ohne auf Lipschitz-Kontinuität angewiesen zu sein.

Eine neue Sicht auf Algorithmen als dynamische Entitäten, die mit der Welt interagieren.

Die Analyse der Komplikationen bei der Extrapolation von vollständig monotonen Funktionen inmitten von verrauschten Daten.

Innovative Techniken zur Verbesserung der Optimierungsleistung bei vorhandener Geräuschkulisse.

Ein neuer Ansatz für die Terminplanung, der die Wartezeit der Kunden priorisiert.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Verbesserung von Magnetfeldern in toroidalen Bereichen für Anwendungen in der Kernfusion.

In diesem Artikel wird eine neue Methode zur Verbesserung von Extreme Learning Machines in verschiedenen Anwendungen besprochen.

Eine Methode, um sicherere Gesundheitsentscheidungen während Krankheitsausbrüchen durch Belohnungen zu fördern.

Strategien zur Reduzierung von Solarkürzungen und zur Steigerung der Rentabilität von Batteriespeichern.

Untersuchung von Methoden für bessere Signalentdeckung durch ganzzahlige Lösungen.

Untersuchung strategischer Interaktionen in Feedback-Stackelberg-Spielen und deren Anwendungen in der realen Welt.

Entdeck, wie verteilte Algorithmen die Ressourcenverteilung unter Agenten vereinfachen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz und Zuverlässigkeit der Scheitelpunktenumeration in Hyperplänen.

SimulKnock optimiert das mikrobielle Design und die Fermentationsprozesse für eine effiziente chemische Produktion.

Eine neue Methode für eingeschränkte bi-level Optimierungsprobleme im maschinellen Lernen.

Neue Techniken in der fotoakustischen Tomographie verbessern die medizinische Bildgebung und Diagnose.

Eine Methode, um Veränderungen des Meeresbodens anhand von Messungen von flachen Wasserwellen zu untersuchen.

Ein Blick auf Glättungstechniken für bi-level Optimierung und deren Vorteile.

Eine neue Methode zeigt, dass variationales Lernen super darin sein kann, komplexe Modelle zu trainieren.

Neue Schrumpfmethoden verbessern die Hessian-Schätzung für Optimierungsaufgaben im maschinellen Lernen.

Eine neue Methode für bessere Entscheidungen in verschiedenen Bereichen erkunden.

Ein Leitfaden zu Sampling-Methoden und -Strategien in der Black-Box-Optimierung.

Ein neuer Ansatz verbessert die Bildqualität bei CT-Scans mit Metallimplantaten.

Neue Algorithmen verbessern die Zeitplanung der Behandlung für eine bessere Patientenbindung.

Ein Blick auf Adams Funktionen und seine Leistung beim Trainieren von Modellen.

Ein Blick auf Methoden zur Vereinfachung hochdimensionaler Funktionen in Regelungssystemen.

Lokale Lösungen für Variationsungleichungen in der Optimierung und Wirtschaft erkunden.

MetaOptimize verbessert die Modellleistung, indem es die Lernparameter dynamisch anpasst.

Erforsche, wie Momentum den Stochastic Gradient Descent im Machine Learning verbessert.

Entdecke, wie DDPMs das Feedback-Management für nichtlineare Systeme verbessern.