Mathématiques - Optimisation et contrôle

De nouvelles techniques améliorent la comparaison des données dans l'apprentissage automatique et les statistiques.

Explorer le momentum de Nesterov pour entraîner efficacement des réseaux de neurones profonds.

Analyser l'impact des énergies renouvelables et des modèles synthétiques sur le secteur électrique australien.

Une nouvelle méthode améliore la stabilité des drones et leur suivi dans des environnements changeants.

Une nouvelle méthode pour résoudre des problèmes de maths difficiles de manière efficace.

Explorer l'optimisation à travers des polynômes hyperboliques et leurs applications.

Un aperçu de la gestion des populations de microorganismes dans des environnements contrôlés.

Les améliorations de l'algorithme de Kaczmarz boostent son efficacité et sa rapidité.

Apprends comment la normalisation par lots améliore la vitesse d'entraînement et la performance du modèle.

Un aperçu de comment la SGD minimise efficacement des fonctions en utilisant l'échantillonnage aléatoire.

Explore des stratégies dans des jeux à deux joueurs avec des ressources partagées et des infos différentes.

Explore les interactions des joueurs dans des environnements incertains à travers les jeux de champ moyen.

Un aperçu du filtrage basé sur des scores pour l'estimation de l'état des systèmes complexes.

Une méthode qui intègre l'optimisation basée sur la cinétique et les algorithmes génétiques améliore la résolution de problèmes complexes.

Découvrez comment la tarification aléatoire peut améliorer les revenus et gérer l'incertitude de la demande.

Une nouvelle approche pour réduire les interférences radar dans les systèmes automobiles.

Une nouvelle approche pour s'attaquer au biais optimiste dans la prise de décision basée sur les données.

De nouvelles méthodes améliorent le calcul des sous-espaces invariants en algèbre linéaire numérique.

Cette méthode aide à interpréter efficacement les motifs de données haute dimension.

Un aperçu sur comment les points sur les courbes peuvent maximiser l'énergie et la forme.

Un aperçu clair de l'inégalité de Hadamard et ses implications pour les fonctions.

Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage fédéré et la performance des modèles.

De nouveaux algorithmes améliorent l'optimisation dynamique sous-modulaire en ligne pour une gestion efficace des systèmes électriques.

Explorer comment les données publiques peuvent améliorer les modèles d'apprentissage machine préservant la vie privée.

Les électrolyseurs peuvent augmenter les bénéfices en offrant des services énergétiques flexibles tout en produisant de l'hydrogène.

De nouveaux modèles améliorent la planification de la production d'hydrogène dans les centrales hybrides.

Cet article examine des stratégies pour prendre des décisions optimales dans des environnements contraints.

Apprends comment les fonctions de Laguerre aident à analyser les délais temporels dans différents systèmes.

Cette méthode simplifie efficacement les problèmes d'optimisation non convexes avec des contraintes linéaires.

Apprends à optimiser des modèles de deep learning et leurs applications pratiques.

Des recherches montrent des méthodes pour stabiliser les équations d'onde en utilisant le filtrage de Fourier direct.

Découvrez comment la comptabilité dynamique du net aide les communautés énergétiques à réduire leurs coûts.

Les micro-réseaux fournissent de l'énergie de secours et garantissent la stabilité grâce à des enchères intelligentes et à la coordination.

Un aperçu de comment la technique SOS simplifie les tâches d'optimisation complexes.

Améliorer les prévisions pour la capture de carbone et la récupération de pétrole grâce à de meilleures techniques de modélisation.

Cet article examine la stabilité des systèmes sur des surfaces courbes.

De nouvelles méthodes améliorent l'optimisation multi-blocs pour des problèmes complexes dans divers domaines.

Une nouvelle méthode traite des pannes de véhicules dans la planification d'assemblage.

Un nouvel algorithme améliore les performances de récupération de signal dans les applications de récupération de phase.

Une étude de SEG et SGDA pour les problèmes d'optimisation en apprentissage automatique.