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La investigación amplía las aplicaciones de los matroides y polinomios en estructuras gráficas complejas.

Una mirada a los matroides rígidos y sus conexiones en matemáticas.

Un método para que los agentes lleguen a acuerdos sobre soluciones en entornos complejos y distribuidos.

Explora cómo el hessiano impacta el rendimiento de los modelos de machine learning y las estrategias de entrenamiento.

Explorando un nuevo método para resolver problemas complejos de optimización usando computación cuántica.

Explorando la regularidad lineal y CHIP fuerte en la optimización matemática.

La investigación sobre algoritmos de proyección mejora la eficiencia en problemas de optimización lineal.

Este estudio se centra en mejorar la toma de decisiones bajo incertidumbre usando maximización submodular.

Explora el papel de los números díadicos en la optimización de programación lineal.

Aprende cómo el promedio de señales mejora la optimización en entornos ruidosos.

Una inmersión profunda en el mundo de los CSP y sus soluciones.

Explorando métodos eficientes para abordar problemas de optimización complejos usando redes tensoriales.

Una mirada a gráficos especiales con pesos en las aristas y propiedades únicas.

Un nuevo método mejora la velocidad en la resolución de problemas de eigenvalores simétricos usando técnicas riemannianas.

Usar restricciones difusas mejora la toma de decisiones en problemas de optimización inciertos.

Simba mejora la eficiencia de optimización, enfrentando puntos de silla y áreas planas de manera efectiva.

iDDGT ofrece una solución flexible para retos de optimización descentralizada.

Nuevas técnicas mejoran la optimización en ciencia e ingeniería con restricciones implícitas.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de Redes de Flujo Generativo usando algoritmos evolutivos.

QAL-BP integra la computación cuántica para mejorar la eficiencia del empaquetado de bines.

Un marco que combina el aprendizaje automático y los algoritmos de aproximación para problemas NP-duros.

Este estudio mejora las tareas de optimización usando oráculos inexactos ajustables para un mejor rendimiento.

torchmSAT utiliza aprendizaje automático para resolver desafíos complejos de MaxSAT de manera eficiente.

Un estudio sobre las superposiciones y su papel en el Problema de Cobertura Exacta.

Un nuevo algoritmo mejora la optimización multiobjetivo con soluciones eficientes y bien distribuidas.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones bajo incertidumbre usando medidas de probabilidad.

Un nuevo operador mejora la calidad de solución en problemas de optimización.

Este artículo habla sobre el arranque en caliente y los métodos clásicos en QAOA para la optimización de carteras.

NITO ofrece un método más rápido y adaptable para optimizar la distribución de materiales en diseños de ingeniería.

Aprende estrategias para controlar sistemas a pesar de variables desconocidas.

Una mirada a cómo los sistemas cambian con el tiempo, centrándose en el control y la estabilidad.

Este artículo presenta un nuevo método para probar la no negatividad en polinomios.

Este artículo habla sobre los desafíos para encontrar los mínimos de energía locales en sistemas cuánticos.

Este artículo habla sobre estrategias para maximizar pesos en problemas de empaquetado en triángulos.

Un nuevo algoritmo mejora la integración de preferencias de los usuarios en tareas complejas de aprendizaje automático.

Explorando la generalización del teorema de Hadamard para funciones no suaves.

Un método para optimizar tareas con incertidumbre usando ecuaciones relacionales difusas.

Explorando cómo la computación cuántica puede mejorar la gestión de recursos en redes.

Explora cómo las desigualdades geométricas revelan relaciones dentro de las formas.

La exploración es esencial para que los agentes aprendan y mejoren la toma de decisiones.