Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Dieser Artikel stellt effiziente Algorithmen vor, um kontrollierte Invarianten in nichtlinearen Regelungssystemen zu berechnen.

Untersuchung von falschen Dateninjektionsangriffen in kritischen Systemen.

In diesem Artikel werden Strategien diskutiert, um Beobachtungen so zu platzieren, dass die Modellschätzungen besser werden.

Die automatische Abstimmung im DER-Management verbessert die Netzstabilität und Effizienz.

Ein neuer Ansatz, um mehrere Ziele auf Riemannschen Mannigfaltigkeiten zu optimieren.

Dieser Artikel untersucht die Bedeutung von spärlichen Lösungen in Tensor-Komplementaritätsproblemen.

Eine neue Methode hilft Energie-Hubs, den Energiebedarf effektiv vorherzusagen und zu steuern.

Fortschritte bei den Steuerungsmethoden von Robotern verbessern die Stabilität mit visuellen Informationen.

Wie Video-Plattformen fair Einnahmen mit Content-Creators teilen können.

Neue Methoden zur robusten Optimierung von polynomialen Matrixungleichungen gehen mit Unsicherheiten in der realen Welt um.

AGLA bietet eine schnellere und genauere Lösung zur Rekonstruktion von Signalen aus Magnitudeninformationen.

Die Komplexität beim Design von elektrischen Senkrechtstart- und -landeflugzeugen erkunden.

Ein tiefer Einblick in das inkrementelle Rucksackproblem und seine Anwendungen in der realen Welt.

Ein neues Modell verbessert die Effizienz des Stromnetzes angesichts der Herausforderungen der erneuerbaren Energien.

Lern, wie du Preise und Lagerbestände effektiv mit historischen Daten verwaltest.

Ein Blick auf die Regelungssysteme mit Hilfe von Bruchordnungs-Gleichungen.

Neue Algorithmen verbessern die Effizienz beim Bewegen von Ressourcen zwischen Verteilungen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von Entscheidungsstrategien im Reinforcement Learning.

Eine Übersicht über Qubit-Routing und seine Bedeutung für die Effizienz von Quantencomputern.

Untersuchung periodischer Lösungen und Stabilität in elektrostatistischen MEMS-Aktoren.

Ein neuer Ansatz kombiniert quanten- und klassische Methoden, um komplexe Optimierungsprobleme anzugehen.

PAO macht Optimierung einfacher zu benutzen und zu verstehen.

In diesem Artikel werden Techniken zur Optimierung von Kontrollproblemen in verteilten Systemen besprochen.

Neue Erkenntnisse über Nesterovs Methode zur Optimierung im maschinellen Lernen entdecken.

Entdecke einen neuen Algorithmus, um ganzzahlige lineare Programmierungsprobleme effizient zu lösen.

Lern, wie Steuerungssysteme Entscheidungen in unberechenbaren Umgebungen treffen.

Ein Blick auf effiziente Stromverteilung und Preisstrategien.

Diese Arbeit präsentiert innovative Ansätze zur Lösung gemischter Optimierungsprobleme.

Ein frischer Algorithmus, um Optimierung im Wahrscheinlichkeits-simplex effizient anzugehen.

Ein Blick darauf, wie kleine Probleme zu grossen finanziellen Misserfolgen führen können.

Innovative Methoden zur Verbesserung der Effizienz komplexer Stromsysteme.

Fortschritte im Design von chemischen Reaktoren durch Multi-Fidelity-Simulationen zur Effizienzsteigerung.

Lerne, wie man Investitionen verwaltet, indem man sich auf Gewinne über die Zeit konzentriert und dabei die Risiken im Blick behält.

Erforschen, wie die Mischung von Wasserstoff und Erdgas den Wasserstoffsektor wachsen lassen kann.

Forschung verbessert den Konsens in Multi-Agenten-Systemen mit parabolischen PDEs.

Ein vereinfachter Ansatz zur Lösung komplexer mathematischer Probleme in dynamischen Systemen.

Eine schnellere Möglichkeit, um eine zuverlässige Energieversorgung trotz wachsender Komplexität sicherzustellen.

Lern, wie Modellreduktion hilft, komplexe Systeme effizient zu analysieren.

Untersuchen, wie viele Hinweise man für einzigartige Sudoku-Lösungen braucht.

Ein neuer Ansatz kombiniert Kontroll-Lyapunov-Funktionen und Kontroll-Barrierefunktionen für sicherere Regelungssysteme.