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La recherche étend les applications des matroïdes et des polynômes dans des structures graphiques complexes.

Un aperçu des matroïdes rigides et de leurs connexions en maths.

Un moyen pour les agents de se mettre d'accord sur des solutions dans des environnements complexes et distribués.

Explore comment le Hessien impacte la performance des modèles d'apprentissage automatique et les stratégies d'entraînement.

Explorer une nouvelle méthode pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes en utilisant l'informatique quantique.

Explorer la régularité linéaire et le fort CHIP en optimisation mathématique.

La recherche sur les algorithmes de projection améliore l'efficacité dans les problèmes d'optimisation linéaire.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de la prise de décision en période d'incertitude en utilisant la maximisation submodulaire.

Explore le rôle des nombres dyadiques dans l'optimisation de la programmation linéaire.

Apprends comment la moyenne des signaux améliore l'optimisation dans des environnements bruyants.

Une plongée approfondie dans le monde des CSP et leurs solutions.

Explorer des méthodes efficaces pour s'attaquer à des problèmes d'optimisation complexes en utilisant des réseaux de tenseurs.

Un aperçu des graphes spéciaux à poids d'arêtes avec des propriétés uniques.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse de résolution des problèmes d'autovalues symétriques en utilisant des techniques riemanniennes.

L'utilisation de contraintes floues améliore la prise de décision dans les problèmes d'optimisation incertains.

Simba améliore l'efficacité de l'optimisation, en s'attaquant efficacement aux points de selle et aux zones plates.

iDDGT propose une solution flexible pour les défis d'optimisation décentralisée.

De nouvelles techniques améliorent l'optimisation en science et en ingénierie avec des contraintes implicites.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des Réseaux de Flux Génératifs en utilisant des algorithmes évolutifs.

QAL-BP intègre l'informatique quantique pour améliorer l'efficacité du conditionnement des bacs.

Un cadre qui fusionne l'apprentissage automatique et les algorithmes d'approximation pour les problèmes NP-difficiles.

Cette étude améliore les tâches d'optimisation en utilisant des oracles inexactes ajustables pour de meilleures performances.

torchmSAT utilise l'apprentissage automatique pour résoudre efficacement des défis complexes de MaxSAT.

Une étude des recoupements et leur rôle dans le Problème de Couverture Exacte.

Un nouvel algorithme améliore l'optimisation multiobjectif avec des solutions efficaces et bien réparties.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision en cas d'incertitude en utilisant des mesures de probabilité.

Un nouvel opérateur améliore la qualité des solutions dans les problèmes d'optimisation.

Cet article parle des méthodes de warm-start et des méthodes classiques dans le QAOA pour l'optimisation de portefeuilles.

NITO propose une méthode plus rapide et adaptable pour optimiser la distribution des matériaux dans les designs d'ingénierie.

Apprends des stratégies pour contrôler des systèmes même avec des variables inconnues.

Un aperçu de comment les systèmes changent au fil du temps en se concentrant sur le contrôle et la stabilité.

Cet article présente une nouvelle méthode pour tester la non-négativité dans les polynômes.

Cet article parle des défis pour trouver des minima énergétiques locaux dans des systèmes quantiques.

Cet article parle des stratégies pour maximiser les poids dans les problèmes de rangement en triangle.

Un nouvel algorithme améliore l'intégration des préférences des utilisateurs dans des tâches complexes d'apprentissage automatique.

Explorer la généralisation du théorème de Hadamard pour des fonctions non lisses.

Une méthode pour optimiser des tâches avec incertitude en utilisant des équations relationnelles floues.

Explorer comment l'informatique quantique peut améliorer la gestion des ressources dans les réseaux.

Explore comment les inégalités géométriques révèlent des relations entre les formes.

L'exploration est super importante pour que les agents apprennent et améliorent leur prise de décision.