Mathématiques - Optimisation et contrôle

Une nouvelle approche des prix du stockage d'énergie qui profite à la société.

Cette étude prouve la convergence globale pour le Gradient EM dans des modèles de mélanges gaussiens sur-paramétrés.

Cette étude examine les contraintes pour la fonction ReLU répétée dans les réseaux de neurones.

Découvrez de nouvelles techniques pour améliorer la qualité des images grâce à des méthodes de débruitage avancées.

Repenser les MDP à travers la géométrie pour une prise de décision efficace.

Cet article présente une méthode pour résoudre efficacement des problèmes d'inclusion complexes.

SON-NMF propose une nouvelle approche pour estimer les rangs dans la factorisation de matrices.

Une approche flexible pour s'attaquer efficacement aux problèmes d'optimisation non lisses et non convexes.

Explorer les méthodes et les défis pour contrôler des systèmes quantiques pour des applications technologiques.

Découvrez comment la descente de gradient par mini-lots améliore l'optimisation dans divers domaines.

Techniques pour gérer les hyperparamètres et les poids du modèle pour une meilleure performance.

La recherche utilise des modèles mathématiques pour optimiser les stratégies de traitement du cancer.

Les chercheurs utilisent des données pour améliorer le contrôle des systèmes complexes de manière efficace.

Un aperçu du contrôle déclenché par des événements à barrière de performance dans des systèmes de réaction-diffusion.

De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité et la communication dans l'apprentissage fédéré.

Exploration des récentes améliorations des algorithmes d'apprentissage quantique et des méthodes d'optimisation.

Une étude révèle des infos sur la performance de l'apprentissage en contexte selon différentes architectures de modèles.

Un aperçu des méthodes efficaces pour transporter divers matériaux.

De nouvelles méthodes pour utiliser et charger l'électricité émergent.

Découvrez deux nouvelles méthodes qui améliorent l'efficacité de l'optimisation dans différents secteurs.

Découvre comment les algorithmes de gradient proximal améliorent l'optimisation dans divers domaines.

Examiner comment les agents arrivent à un consensus malgré une communication perturbée.

Découvrez des méthodes simplifiées pour calculer les dérivées partielles croisées dans des fonctions complexes.

Explore comment la régression par noyau aide à la prise de décision dans l'incertitude en utilisant des données historiques.

Découvre comment le sondage améliore la prise de décision en réduisant l'incertitude.

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Nouvelles méthodes pour mieux contrôler les stations de recharge de véhicules électriques.

Une nouvelle approche améliore le suivi des satellites en utilisant une technologie radar avancée.

Explore l'importance des produits maximisant le spectre et leurs implications dans la théorie des matrices.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la stabilité dans l'itération de valeur.

Découvrez comment l'optimisation améliore l'efficacité de la conception en ingénierie et l'utilisation des matériaux.

Cette étude présente des méthodes pour approcher les équations de Hamilton-Jacobi en utilisant des problèmes de décision Markov à temps continu.

Une étude sur l'amélioration des réseaux de chauffage avec des technologies renouvelables.

Une nouvelle approche pour analyser la portée dans des systèmes influencés par le hasard.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la fiabilité du réseau électrique grâce à des prévisions avancées et des marchés locaux.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité dans les problèmes d'inégalités variationnelles dans divers domaines.

Découvre les principes, applications et l'importance du contrôle optimal dans différents domaines.

Une nouvelle approche pour maximiser les profits grâce à une gestion efficace de l'assortiment dans le retail.

Un nouveau cadre pour optimiser des problèmes convexes géodésiques complexes dans différents domaines.

Découvrir des méthodes plus simples pour appliquer un théorème mathématique clé.