Matemáticas - Optimización y control

Explorando nuevos métodos para mejorar el Control Predictivo de Modelos con técnicas de aprendizaje profundo.

Explorando cómo las métricas de centralidad de grupo remodelan el análisis y la comprensión de redes.

Un estudio sobre métodos de alcance eficientes para sistemas autónomos.

Un método para maximizar recompensas en el procesamiento de tareas mientras se gestionan los costos de manera efectiva.

Un nuevo paso mejora la refinación de soluciones en problemas de optimización desafiantes.

Aprende cómo ADMM resuelve de manera eficiente problemas de optimización distribuidos.

Aprovechando el algoritmo de Douglas-Rachford para resolver problemas de control óptimo de manera efectiva.

Este estudio mejora el diseño de tubos de descarga usando aprendizaje automático para una mejor eficiencia en energía hidroeléctrica.

Un marco para tomar mejores decisiones en medio de la incertidumbre.

Enfoque innovador usando redes neuronales para estabilizar sistemas de PDE de manera eficiente.

Este artículo examina cómo las redes neuronales mejoran las predicciones con pesos iniciales pequeños.

Nuevos algoritmos reducen las necesidades de datos para la imagen molecular detallada.

Presentando un enfoque eficiente para resolver problemas de punto de silla cóncavo-convexo.

Una mirada a problemas no factibles y críticamente factibles en control óptimo.

Este documento examina el papel de los mapeos de perturbación en el análisis de programación no lineal.

Este artículo explora la importancia de los dominios de Carrot John en problemas matemáticos.

Este artículo habla sobre un nuevo método para optimizar modelos de aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre la aplicación de la medida del coseno a subespacios en optimización.

Este artículo habla sobre los aspectos esenciales del aprendizaje por refuerzo restringido y sus aplicaciones en el mundo real.

Este estudio mejora el aprendizaje distribuido a través del uso efectivo de actualizaciones ponderadas en la Retroalimentación de Errores.

Nuevos métodos en optimización distribuida mejoran la eficiencia y la privacidad en la toma de decisiones basada en datos.

Examinando cómo la unicidad ayuda a resolver problemas de optimización convexa.

Explorando la toma de decisiones en entornos inciertos para minimizar costos.

Un enfoque nuevo mejora la precisión para resolver desafíos complejos de SDP.

Nuevo método mejora la eficiencia en la resolución de ecuaciones diferenciales parciales complejas usando redes neuronales.

Una mirada más cercana al equilibrio entre profundidad y ancho en ODEs neuronales.

Una mirada al método de subgradiente estocástico en mini-lotes en optimización.

Una guía sobre optimización, sus tipos, desafíos y usos prácticos en diferentes campos.

Este artículo presenta un nuevo método para mejorar la estabilidad en sistemas de control en tiempo real.

CGPO mejora la toma de decisiones en situaciones inciertas con acciones mixtas.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de sistemas de control usando análisis de conjuntos.

Infórmate sobre estrategias de mantenimiento para mantener los sistemas funcionando de manera eficiente.

Nuevos métodos mejoran la resolución de ecuaciones de Riccati para aplicaciones de control robusto.

Este artículo examina la viabilidad económica de los sistemas de almacenamiento de energía de larga duración en California.

Se comparan dos métodos para recuperar los perfiles de las olas del océano a partir de mediciones del fondo marino.

Aprende cómo las empresas pueden reducir costos e impacto a través de energías renovables.

Explorando métodos de trabajo en equipo entre agentes en optimización y juegos sobre redes.

Las empresas enfrentan retos con la ubicación de sus instalaciones debido a la demanda de los clientes que varía y la congestión.

Aprende cómo el SGD con recorte mejora la estimación del gradiente en entornos de datos ruidosos.

Un estudio muestra cómo el ruido puede asegurar soluciones únicas en juegos de campo medio.