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Un método para determinar la estabilidad en sistemas usando polinomios de coeficientes complejos.

Gestionar cavidades superconductoras mejora el rendimiento de la aceleración de partículas.

Nuevos métodos mejoran la precisión en los sistemas de control usando funciones de paso.

Este artículo explora la ganancia de acoplamiento y su impacto en el rendimiento del sistema.

Una mirada a la importancia de las restricciones de eigenvalor en la optimización de matrices.

Un nuevo enfoque mejora los sistemas de control que manejan la incertidumbre.

La investigación muestra métodos mejorados para la planificación de movimiento robótico en varios escenarios complicados.

Un nuevo método mejora el modelado del movimiento de robots usando dinámica inversa.

Explorando nuevas técnicas para tener un mejor control de sistemas no lineales sin modelos precisos.

Una mirada a LPVMPC y NMPC para manejar de forma segura.

Un nuevo método para sincronizar agentes a pesar de las imperfecciones de los datos.

Este artículo habla sobre métodos para manejar el comportamiento de los materiales en recubrimientos superficiales.

Un método para el control preciso de la temperatura en materiales a través de técnicas basadas en la planitud.

Investigando cómo el aprendizaje por refuerzo puede mejorar el control magnético del tokamak.

Nuevos algoritmos mejoran el control de sistemas complejos como los vehículos hipersónicos.

Un nuevo enfoque para optimizar puertas cuánticas respetando las restricciones de amplitud.

Un método para tomar decisiones con información incompleta que se centra en una optimización cautelosa.

Este artículo habla sobre la optimización de sistemas de control mientras se gestionan los riesgos asociados.

La investigación presenta estrategias de control para estabilizar el entrelazamiento cuántico en sistemas de qubits.

La investigación avanza en controladores tolerantes a fallos para un rendimiento fiable de OPO en óptica cuántica.

Nuevas estrategias mejoran el control de sistemas complejos sin medidas intrusivas.

Nuevos métodos mejoran las estrategias de control para sistemas de ingeniería inciertos.

Combinar redes neuronales con métodos tradicionales mejora la seguridad y el rendimiento de los frenos de aire.

Explorando nuevos métodos para identificar sistemas dinámicos no causales usando técnicas basadas en núcleos.

Investigadores abordan sistemas de control complejos para robots flotantes usando marcos avanzados.

Una mirada al papel de los ceros en sistemas lineales y sus implicaciones.

Explorando métodos de control para mejorar la estabilidad de los robots en entornos dinámicos.

Un nuevo método estabiliza las ecuaciones de onda afectadas por retrasos temporales en sistemas de control.

Nuevos métodos mejoran el control de sistemas no lineales complejos en ingeniería.

Este artículo destaca las preocupaciones sobre la solidez de los controladores de redes neuronales.

Una mirada al desfasado y control en sistemas de dos qubits para computación cuántica.

Un marco para mejorar el rendimiento en sistemas de aprendizaje por refuerzo en tiempo continuo.

Nuevos marcos mejoran el rendimiento de los drones usando métodos de aprendizaje y control adaptativo.

Una nueva técnica mejora el control en tiempo real de los sistemas energéticos usando aprendizaje por refuerzo.

Una mirada a cómo estos sistemas guían las interacciones de los agentes.

GF-RLS ofrece una mejor adaptabilidad y estabilidad en los métodos de estimación de parámetros.

Aprende técnicas para simplificar sistemas pasivos complejos sin perder propiedades clave.

Mejorando la eficiencia y la producción a través del control óptimo en reactores químicos.

MPCGPU acelera el control en robótica usando GPUs para mayor precisión.

Este artículo examina las condiciones de estabilidad en sistemas impulsivos con componentes interactuantes.