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Presentando codificadores PID y GPIDE para mejorar la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Una mirada a la pasividad de Krasovskii y su impacto en la estabilidad de sistemas de control.

La investigación muestra que las ANN pueden mejorar las predicciones en el estudio de gases ultra-fríos.

Un método de aprendizaje automático identifica y suprime perturbaciones desconocidas en sistemas dinámicos.

Aprende cómo las funciones de Laguerre ayudan a analizar los retrasos de tiempo en varios sistemas.

Una mirada a cómo la técnica SOS simplifica tareas de optimización complejas.

Este artículo examina la estabilidad de sistemas en superficies curvas.

Una mirada al control por retroceso para sistemas dinámicos complejos.

Un nuevo enfoque para el control averso al riesgo en entornos inciertos.

Un enfoque novedoso para mejorar la estabilidad en sistemas complejos como puentes y vehículos.

Esta investigación mejora los movimientos de los robots para el transporte seguro de sólidos y líquidos.

Explora los fundamentos de las ecuaciones algebraicas diferenciales y su importancia en varios campos.

Una mirada a la verificación de redes neuronales utilizadas en aplicaciones de control crítico.

Explorando nuevas estrategias para mejorar los sistemas de control a través de la minimización del arrepentimiento.

Un nuevo método para controlar sistemas PWA con restricciones usando técnicas de ADP.

Aprende sobre sistemas de control óptimo para generadores de vapor en aplicaciones industriales.

Un nuevo marco mejora la seguridad y la eficiencia en el control de sistemas complejos.

Nuevos métodos simplifican modelos complejos de sistemas de energía para mejorar la fiabilidad y la eficiencia.

Este artículo conecta conceptos de aprendizaje y control en sistemas clásicos y cuánticos.

Investigando cómo el ruido influye en la estabilidad de los sistemas de control.

Un método que usa datos para diseñar controladores para sistemas no lineales a través de Funciones de Lyapunov de Control.

Explorando cómo la mecánica cuántica puede mejorar la toma de decisiones en sistemas de control.

Un nuevo enfoque para gestionar la optimización descentralizada en sistemas con restricciones afines.

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.