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Examinando aspectos clave de las medidas en optimización con un enfoque en las condiciones de optimalidad.

Este artículo habla sobre técnicas para controlar sistemas bajo condiciones de ruido inciertas.

Explorando los principios y aplicaciones del control de retroalimentación en varios sistemas.

Los sistemas de control usan medidas de seguridad para funcionar bien en condiciones del mundo real.

Explorando nuevos métodos para manejar sistemas complejos con eventos forzados.

Un nuevo método mejora el seguimiento de parámetros en sistemas adaptativos con variación de datos limitada.

Métodos innovadores mejoran la toma de decisiones en sistemas de control con datos incompletos.

Explorando cómo los drones pueden aterrizar en barcos usando sistemas de control basados en imágenes.

Este artículo habla sobre métodos para modelar e identificar sistemas conmutados bajo incertidumbre.

Un nuevo método utiliza datos para estabilizar el flujo de fluidos alrededor de un cilindro.

Un método para manejar procesos complejos interconectados bajo incertidumbre.

Un método para estabilizar la ecuación de Kuramoto-Sivashinsky bajo condiciones de medición limitadas.

Una mirada al parpadeo en el control y su impacto en la eficiencia del sistema.

El método SG-DMA mejora el manejo de datos en sistemas de computación cuántica con iones atrapados.

Un método para verificar la seguridad en coches autónomos y drones usando redes neuronales.

Mejorando el rendimiento y la estabilidad en sistemas de control complejos.

Un método que asegura que los drones mantengan las posiciones de objetivo sin pasarse durante el vuelo.

Un nuevo método simplifica la verificación de la planitud hacia adelante en sistemas de tiempo discreto.

Este artículo habla sobre un nuevo método para que los robots eviten obstáculos de manera segura.

Nuevos métodos mejoran la estabilidad de los sistemas de control en condiciones inciertas.

Técnicas para guiar robots a lugares específicos evitando obstáculos.

Aprende cómo la reducción de orden del modelo mejora el análisis de sistemas de energía.

Una mirada a cómo el método de Newton se adapta a estructuras matemáticas complejas.

AHAC mejora la toma de decisiones en robótica al adaptarse a la dinámica del entorno.

Explorando métodos de gradiente de políticas y su impacto en la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Aprende a identificar sistemas lineales que cambian de comportamiento según los datos.

Este artículo habla de un nuevo enfoque para controlar sistemas complejos usando datos en tiempo real.

Este artículo habla de un método simplificado para el control óptimo usando información del estado.

Un estudio sobre métodos de control efectivos para telescopios espaciales avanzados como LUVOIR.

Una mirada a los métodos para gestionar sistemas influenciados por el tiempo, como el flujo de calor.

Aprende cómo el diseño de control incierto mejora el rendimiento del sistema en medio de desafíos.

Este artículo habla sobre el uso de políticas simbólicas en sistemas de control a través de programación genética.

Descubre cómo la Descomposición de Benders Generalizada mejora el control predictivo híbrido en robótica.

Un estudio presenta un nuevo método para mantener el control de la aeronave durante fallos en los actuadores.

Nuevos métodos buscan prevenir la pérdida de control para unas operaciones de vuelo más seguras.

Aprende a controlar un robot único que se equilibra en una bola.

Este estudio presenta un método para resolver la optimización polinómica sobre uniones de conjuntos.

Una mirada a los beneficios del control autoajustable para la eficiencia energética en las industrias.

Descubre lo básico de los filtros de Kalman para la estimación de estado en sistemas dinámicos.

Un método para mejorar la precisión del modelo abordando las incertidumbres mientras se asegura la estabilidad.