Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Untersuchung von Zwei-Spieler-Strategien in Minimax-Problemen und deren Anwendungen in der realen Welt.

Eine frische Perspektive auf neuronale Netzwerke, die sich auf Einfachheit und Funktionsverwirklichung konzentriert.

Ein Blick darauf, wie Optimierung die Leistung und Stabilität von laufenden Robotern verbessert.

Eine Analyse der Entscheidungsfindung beim Glücksspiel mit begrenzten Informationen.

Ein Blick darauf, wie polyhedrale Zersetzung das Verständnis von ReLU-Neuronalen Netzwerken verbessert.

Untersuchen, wie Erhaltungsgesetze das Modelltraining und die Leistung beeinflussen.

Lerne, wie optimaler Transport Ressourcen effizient bewegt und dabei die Kosten minimiert.

Neue Methoden verbessern molekulare Dynamik-Simulationen mit Deep Learning zur Identifizierung kollektiver Variablen.

Innovative Methoden verbessern die Effizienz bei komplexen Regelungsproblemen in verschiedenen Bereichen.

Eine Studie zur Verbesserung von Funktionsannäherungsverfahren und deren Fehlerabschätzung.

Eine Methode, um die Zielpositionierung zu verbessern, trotz unzuverlässiger Messungen.

Ein Verfahren zur Vorhersage von MILP-Solver-Einstellungen mithilfe von maschinellem Lernen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Ising-Maschinen bei der Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

Ein tiefer Einblick in port-hamiltonsche Systeme zur Steuerung des Energieflusses.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Koeffizientenrekonstruktion in der medizinischen Bildgebung durch thermoakustische Methoden zu verbessern.

Eine Methode, die Daten nutzt, um Regler für nichtlineare Systeme mithilfe von Kontroll-Lyapunov-Funktionen zu entwerfen.

Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von Stromausfällen in Elektrizitätsverteilungssystemen.

Verbindung zwischen dem Gitteraufbau und der Optimierung der Stromleistung erkunden.

Ein neuer Ansatz zur Verwaltung der dezentralen Optimierung in Systemen mit affinen Einschränkungen.

Lern, wie fuzzy Optimierung bei unsicheren Entscheidungen in verschiedenen Bereichen hilft.

Entdecke, wie Meinungen sich im Laufe der Zeit verschieben und gegenseitig beeinflussen.

Neue Techniken zielen darauf ab, die Leistung von Support Vector Machines drastisch zu steigern.

AutoencODE passt neuronale Netzwerke an variable Schichtbreiten an, um die Leistung zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie Entropie-Regularisierung multi-marginale optimale Transportmethoden verbessert.

Eine Methode zur Bestimmung der Stabilität in Systemen mithilfe komplexer Koeffizienten-Polynome.

Dieser Artikel beschreibt eine leistungsstarke parallele Methode zur Lösung positiver linearer Programme in Graphen.

Ein neuer Ansatz mit zufälligen Methoden verbessert das Finden von Lösungen mit Einschränkungen.

Die Kombination aus Drohnen und Lkw sorgt für schnellere und effizientere Paketlieferungen.

Erfahre, wie stochastische Optimierung mit Unsicherheit in verschiedenen Bereichen umgeht.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit in Regelungssystemen mit Sprungfunktionen.

Eine neue Methode zur Planung effektiver Impfkampagnen während der Pandemie.

Absorbierende Spiele stellen die traditionelle Spieltheorie mit unerwarteten Ergebnissen auf die Probe.

Drohnen und Lkw können zusammenarbeiten, um die Liefereffizienz zu verbessern.

Ein Modell zur Bewertung, wie Ausfälle sich unter vernetzten Finanzorganisationen ausbreiten.

Scylla bietet eine effiziente Methode, um gemischte ganzzahlige Optimierungsprobleme anzugehen.

Ein Blick auf die Bedeutung von Eigenwertbeschränkungen in der Matrixoptimierung.

Wir stellen PG-GLOnet vor, um hochdimensionale Optimierungsprobleme effizient anzugehen.

Ein Überblick über Regelungssysteme, Feedback und Herausforderungen in der modernen Technik.

Neue Methoden verbessern das Verfolgen und Identifizieren von Objekten in Multimedia-Inhalten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Steuerungssysteme beim Umgang mit Unsicherheit.