Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Ein Rahmen für Unternehmen, um Emissionsreduktion und den Kauf von CO2-Zertifikaten in Einklang zu bringen.

Ein neues Framework nutzt Deep Learning für Lösungen in der ganzzahligen Optimierung.

Erkunde, wie nicht-lineare Transformationen die Datenrepräsentation und Analyse verbessern.

Uno bietet ein modulares Framework für bessere nicht-konvexe Optimierungslösungen.

Die Erforschung der Rolle von verallgemeinerter metrischer Subregularität zur Verbesserung numerischer Optimierungstechniken.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung durch die Analyse historischer Daten.

Neue Methoden verbessern die Stabilität und Genauigkeit in komplexen Matrixsystemen.

Forscher wollen die Kontrollstrategien verbessern, indem sie Symmetrien in verschiedenen Systemen nutzen.

Expertenverhalten analysieren, um Robotik und Rehabilitation zu verbessern.

Dieses Papier behandelt die Verwendung von Zufallsprojektionen, um semidefinite Programmierungsprobleme zu vereinfachen.

Lern, wie maschinelles Lernen bei der effektiven Planung von Einrichtungen hilft, trotz Unsicherheiten.

EFVFL bietet eine stabile Methode für effiziente Kommunikation, ohne private Daten zu teilen.

Ein Blick auf Formenoptimierungstechniken und ihre Anwendungen in der Realität.

Neue Algorithmen verbessern das Sampling aus bekannten und unbekannten Verteilungen für praktische Anwendungen.

Ein neuer Algorithmus geht komplexe Multi-Objective-Optimierungsprobleme an.

Die Optimierung der Jobplanung kann die Kundenzufriedenheit und die Unternehmensleistung verbessern.

Dieser Artikel untersucht die Effektivität von Adagrad und seine Vorteile gegenüber Standardmethoden beim Training mit grossen Chargen.

Diese Studie untersucht die Stabilität von erzwungenen Lur'e-Systemen in ingenieurtechnischen Anwendungen.

Ein netzwerkbasiertes Modell bietet Einblicke in effektive Strategien zur Schadstoffbewirtschaftung.

Die Vorteile und Entwicklungen in der Quantenkommunikation mit Hilfe von Verschränkung erkunden.

Ein Blick darauf, wie man komplexe Formen mit innovativen Techniken optimiert.

Ein tiefer Einblick, wie SGD die Modellleistung optimiert.

Ein Blick auf die Heisenberg-Gruppe und ihren Einfluss auf die sub-Riemannsche Geometrie.

Ein tiefer Einblick in stabile spärliche Lösungen in der Optimierung.

Eine neue Algorithmus für nicht-konvexe und nicht-glatte Optimierungsprobleme vorstellen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Lösungen für komplexe Optimierungsprobleme im maschinellen Lernen.

Ein neuer Algorithmus beschäftigt sich mit Herausforderungen in der Bilevel-Optimierung mit gekoppelten Einschränkungen.

Studie zur Optimierung des Partikelverhaltens durch Steuerungsstrategien in unvorhersehbaren Umgebungen.

Neue Techniken verbessern die Effizienz bei komplexen Optimierungsproblemen im maschinellen Lernen.

Lerne, wie Mini-Batch SGD das Training von neuronalen Netzwerken und die Merkmalsauswahl verbessert.

Forschung zu akustischen Linsen verbessert die Unterwasserkommunikation und das Monitoring der Meere.

Untersuchung dynamischer Methoden zur Optimierung des Trainings von Machine-Learning-Modellen.

Dieser Artikel untersucht, wie Membranformen Schallfrequenzen beeinflussen.

Ein neuer Ansatz zur Suche nach führenden Eigenvektoren in komplexen Matrizen.

Eine neue Methode verbessert die ganzzahlige lineare Programmierung mit Schnittentfernung und maschinellem Lernen.

Ein Überblick über Stackelberg-Spiele und die Auswirkungen von Spielerstrategien.

Dieser Artikel erörtert Strategien für effektive Drohnenaufklärungsmissionen.

Diese Studie stellt einen neuen Algorithmus zur effizienten Funktionsoptimierung unter Verwendung begrenzter Rückmeldungen vor.

Ein tiefgehender Einblick in die komplexe Welt der Grassmannschen Optimierung.

Ein neuer Ansatz integriert kontextuelle Informationen in den Entscheidungsprozess für bessere Ergebnisse.