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Estudia sistemas autoexcitados para mejorar aplicaciones de ingeniería y técnicas de control.

Una inmersión profunda en sistemas port-Hamiltonianos para gestionar el flujo de energía.

AutoencODE adapta redes neuronales a anchos de capa variables para mejorar el rendimiento.

Explorando cómo los certificados de barrera garantizan la seguridad en sistemas cuánticos.

Aprende cómo las redes neuronales pueden reducir el uso de memoria en controladores de sistemas críticos para la seguridad.

Este artículo examina el papel de los controles bang-bang en la optimización de sistemas complejos.

Una mirada al control de transporte neuronal y sus aplicaciones.

Investigación sobre cómo manejar transiciones de fase usando métodos numéricos avanzados.

Explorando las soluciones de Monge y el papel de la geometría en las ecuaciones de Hamilton-Jacobi.

Este artículo examina la extracción de trabajo de sistemas cuánticos, enfocándose en estados integrables y no integrables.

Un método para evaluar la estabilidad en sistemas impulsivos dentro de espacios de dimensión infinita.

Una mirada a lo básico de los sistemas cuánticos y sus aplicaciones prácticas.

Explorando la importancia y propiedades de los polinomios hiperbólicos simétricos.

Un nuevo marco mejora la seguridad de los robots al gestionar múltiples incertidumbres de manera efectiva.

Una mirada a los problemas de obstáculos y el papel de la diferenciabilidad de Newton en la optimización.

Investigaciones recientes mejoran nuestra comprensión de las ecuaciones HJB y sus aplicaciones en varios campos.

Un método para evaluar la estabilidad en sistemas no lineales complejos bajo pequeñas perturbaciones.

Este artículo se centra en lograr la nulidad de control en problemas matemáticos específicos.

La teoría de control óptimo ayuda a mejorar el rendimiento de las puertas cuánticas en entornos ruidosos.

Deep Kernel Learning mejora los sistemas de control, asegurando seguridad y fiabilidad en medio de la complejidad.

Presentamos RHPG: un algoritmo prometedor para la estimación óptima del estado.

Una exploración de sistemas no holonómicos y su importancia en la física.

Una mirada a las funciones de barrera de control para una operación segura en tecnología.

Examinando métodos de control para agentes que mantienen formaciones mientras siguen un camino.

Aprende a manejar sistemas desconocidos de manera efectiva con estrategias de control agnósticas.

Este artículo habla sobre el análisis de estabilidad usando funciones de Lyapunov en sistemas dinámicos lineales.

Examinando cómo lograr transformaciones rápidas en sistemas cuánticos de manera efectiva.

Aprovechando el algoritmo de Douglas-Rachford para resolver problemas de control óptimo de manera efectiva.

Nuevo método mejora la eficiencia en la resolución de ecuaciones diferenciales parciales complejas usando redes neuronales.

Una mirada más cercana al equilibrio entre profundidad y ancho en ODEs neuronales.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de sistemas de control usando análisis de conjuntos.

Nuevos métodos mejoran la resolución de ecuaciones de Riccati para aplicaciones de control robusto.

Una mirada a métodos para simplificar funciones de alta dimensión en sistemas de control.

Un método para gestionar sistemas complejos de manera efectiva cuando los parámetros no se conocen del todo.

Este estudio se centra en mejorar la coordinación en sistemas con comunicación limitada.

Presentando un enfoque eficiente para abordar las ecuaciones de Hamilton-Jacobi-Bellman y mejorar la precisión.

Explora las conexiones entre álgebra, geometría y ecuaciones diferenciales a través de la teoría de Galois.

Examinando métodos para controlar y manejar redes complejas de manera efectiva.

Explora la controllabilidad en sistemas no lineales con deriva periódica y sus aplicaciones.

Un nuevo algoritmo optimiza la creación de puertas cuánticas en sistemas cuánticos abiertos.