Matemáticas - Optimización y control

Nuevos enfoques mejoran las estrategias de control para sistemas complejos y no lineales usando características aleatorias.

Un nuevo modelo para asignaciones de enfermeras mejora el cuidado de los pacientes y reduce el estrés.

Explora los Grassmannianos y su papel en la geometría y el análisis de curvatura.

Este artículo examina los comportamientos en sistemas multiagente y los métodos para controlarlos.

Un nuevo método para gestionar las cargas de trabajo de manera eficiente optimizando el uso del núcleo.

Explorando estrategias efectivas para solucionar problemas complejos de optimización.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de la optimización bilevel usando información de primer orden.

Aprende cómo los contratos en dos etapas abordan el comportamiento de los agentes y los desafíos de los principales.

Un marco para que las empresas equilibren la reducción de emisiones y la compra de permisos de carbono.

Un nuevo marco usa aprendizaje profundo para soluciones de programación entera.

Explora cómo las transformaciones no lineales mejoran la representación y el análisis de datos.

Uno ofrece un marco modular para mejores soluciones de optimización no convexa.

Explorando el papel de la subregularidad métrica generalizada en la mejora de técnicas de optimización numérica.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones a través del análisis de datos históricos.

Nuevos métodos mejoran la estabilidad y precisión en sistemas de matriz complejos.

Los investigadores buscan mejorar las estrategias de control usando simetrías en varios sistemas.

Analizando comportamientos de expertos para mejorar la robótica y la rehabilitación.

Este artículo habla sobre cómo usar proyecciones aleatorias para simplificar problemas de programación semi-definida.

Aprende cómo el aprendizaje automático ayuda en la planificación efectiva de instalaciones en medio de incertidumbres.

EFVFL ofrece un método estable para una comunicación eficiente sin compartir datos privados.

Una mirada a las técnicas de optimización de formas y sus aplicaciones en el mundo real.

Nuevos algoritmos mejoran el muestreo de distribuciones conocidas y desconocidas para aplicaciones prácticas.

Un nuevo algoritmo aborda desafíos complejos de optimización multiobjetivo.

Optimizar la programación de trabajos puede mejorar la satisfacción del cliente y el rendimiento del negocio.

Este artículo examina la eficacia de Adagrad y sus ventajas sobre los métodos estándar en el entrenamiento con lotes grandes.

Este estudio investiga la estabilidad en sistemas Lur'e forzados dentro de aplicaciones de ingeniería.

Un modelo basado en redes ofrece ideas sobre estrategias efectivas para manejar la contaminación.

Explorando los beneficios y desarrollos en sistemas de comunicación cuántica usando entrelazamiento.

Una mirada a la optimización de formas complejas usando técnicas innovadoras.

Una inmersión profunda en cómo SGD optimiza el rendimiento del modelo.

Una mirada al grupo de Heisenberg y su impacto en la geometría subriemanniana.

Una inmersión profunda en soluciones dispersas estables en optimización.

Presentamos un nuevo algoritmo para desafíos de optimización no convexa y no suave.

Un nuevo algoritmo mejora las soluciones para problemas complejos de optimización en el aprendizaje automático.

Un nuevo algoritmo aborda los desafíos en la optimización bilevel con restricciones acopladas.

Estudio sobre cómo optimizar el comportamiento de partículas a través de estrategias de control en entornos impredecibles.

Nuevas técnicas mejoran la eficiencia en problemas de optimización complejos para el aprendizaje automático.

Aprende cómo el mini-batch SGD mejora el entrenamiento de redes neuronales y la selección de características.

La investigación sobre lentes acústicas mejora la comunicación submarina y el monitoreo marino.

Examinando métodos dinámicos para optimizar el entrenamiento de modelos de machine learning.