Étudier les systèmes auto-excités pour améliorer les applications d'ingénierie et les techniques de contrôle.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une plongée approfondie dans les systèmes port-Hamiltoniens pour gérer le flux d'énergie.
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AutoencODE adapte les réseaux de neurones à des largeurs de couche variables pour améliorer les performances.
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Explorer comment les certificats de barrière garantissent la sécurité dans les systèmes quantiques.
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Apprends comment les réseaux de neurones peuvent réduire l'utilisation de la mémoire dans les contrôleurs de systèmes critiques pour la sécurité.
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Cet article examine le rôle des contrôles bang-bang dans l'optimisation des systèmes complexes.
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Un aperçu du contrôle du transport neural et de ses applications.
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Recherche sur la gestion des transitions de phase en utilisant des méthodes numériques avancées.
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Explorer les solutions de Monge et le rôle de la géométrie dans les équations de Hamilton-Jacobi.
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Cet article examine l'extraction de travail à partir de systèmes quantiques, en se concentrant sur les états intégrables et non intégrables.
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Une méthode pour évaluer la stabilité dans des systèmes impulsifs au sein d'espaces infinis dimensionnels.
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Un aperçu des bases des systèmes quantiques et de leurs applications pratiques.
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Explorer la signification et les propriétés des polynômes hyperboliques symétriques.
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Un nouveau cadre améliore la sécurité des robots en gérant efficacement plusieurs incertitudes.
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Un aperçu des problèmes d'obstacles et du rôle de la différentiabilité de Newton dans l'optimisation.
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Des recherches récentes améliorent notre compréhension des équations HJB et de leurs applications dans divers domaines.
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Une méthode pour évaluer la stabilité dans des systèmes non linéaires complexes sous de petites perturbations.
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Cet article se concentre sur l'atteinte de la null-controllabilité dans des problèmes mathématiques spécifiques.
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La théorie du contrôle optimal aide à améliorer la performance des portes quantiques dans des environnements bruyants.
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Deep Kernel Learning améliore les systèmes de contrôle, garantissant sécurité et fiabilité malgré la complexité.
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Présentation de RHPG : un algorithme prometteur pour une estimation optimale de l'état.
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Une exploration des systèmes non holonomes et de leur importance en physique.
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Un aperçu des fonctions de barrière de contrôle pour une opération sécurisée en technologie.
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Examiner les méthodes de contrôle pour des agents qui maintiennent des formations tout en suivant un chemin.
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Apprends à gérer des systèmes inconnus efficacement avec des stratégies de contrôle agnostiques.
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Cet article parle de l'analyse de stabilité en utilisant des fonctions de Lyapunov dans des systèmes dynamiques linéaires.
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Examiner comment réussir des transformations rapides dans les systèmes quantiques de manière efficace.
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Exploiter l'algorithme de Douglas-Rachford pour résoudre efficacement des problèmes de contrôle optimal.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour résoudre des équations différentielles partielles complexes en utilisant des réseaux de neurones.
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Un regard de plus près sur l'équilibre entre la profondeur et la largeur dans les ODEs neuronales.
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Une nouvelle approche améliore l'analyse des systèmes de contrôle en utilisant l'analyse à valeurs multiples.
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De nouvelles méthodes améliorent la résolution des équations de Riccati pour les applications de contrôle robuste.
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Un aperçu des méthodes pour simplifier des fonctions de haute dimension dans les systèmes de contrôle.
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Une méthode pour gérer des systèmes complexes efficacement quand les paramètres ne sont pas entièrement connus.
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Cette étude se concentre sur l'amélioration de la coordination dans des systèmes avec une communication limitée.
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Présentation d'une approche efficace pour s'attaquer aux équations de Hamilton-Jacobi-Bellman afin d'améliorer la précision.
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Explore les liens entre l'algèbre, la géométrie et les équations différentielles à travers la théorie de Galois.
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Examine les méthodes pour contrôler et gérer efficacement des réseaux complexes.
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Explore la contrôlabilité dans les systèmes non linéaires avec des dérives périodiques et ses applications.
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Un nouvel algorithme optimise la création de portes quantiques dans des systèmes quantiques ouverts.
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