Matematica - Ottimizzazione e controllo

Un nuovo approccio per ottimizzare i sistemi usando la Logica Temporale dei Segnali.

Una panoramica di come le politiche di dividendo influenzano le aziende e gli investitori.

Quest'articolo esplora i componenti chiave e l'importanza della pianificazione delle linee di transito.

Scopri come le decisioni di compromesso migliorano l'affidabilità nella programmazione stocastica.

Un nuovo approccio per migliorare l'efficienza dell'ottimizzazione bilivello non convessa nel machine learning.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per risolvere i problemi QUBO in modo efficiente.

Una tecnica di campionamento innovativa affronta le sfide delle distribuzioni complesse per il machine learning.

Scopri come il modello VS-EIAR aiuta a gestire la diffusione del Covid-19.

Un metodo per migliorare la raccolta dei dati per sistemi che cambiano nel tempo.

Un nuovo framework assicura stabilità e sicurezza nel controllo dei sistemi non lineari.

Un nuovo metodo per pianificare la ricarica degli autobus elettrici migliora l'affidabilità e riduce i costi.

Una piattaforma standardizzata per testare algoritmi di apprendimento nel controllo ai limiti delle equazioni differenziali parziali.

Migliorare l'efficienza nella programmazione lineare con tecniche di machine learning.

Questo studio presenta un uso nuovo del deep learning nella modellazione economica.

Esplorando le leggi di conservazione e il loro ruolo in scenari complessi di apprendimento automatico.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati usando la distanza cordale nella fattorizzazione della matrice non negativa.

Un nuovo approccio migliora il processo decisionale in ambienti dinamici usando l'apprendimento per rinforzo in tempo continuo.

Questo studio presenta un nuovo metodo per ottimizzare l'assegnazione dei compiti logistici usando modelli surrogate.

Impara metodi per minimizzare polinomi binari e le loro applicazioni in vari campi.

Esplora l'importanza della stabilità nei metodi di Runge-Kutta per risolvere equazioni differenziali.

Quest'articolo presenta un metodo per certificare la fattibilità nella programmazione semidefinita.

Un nuovo metodo migliora il ripristino delle immagini con reti danneggiate.

Le GPU migliorano l'efficienza nella risoluzione di problemi di programmazione non lineare grazie a metodi innovativi.

Nuovi metodi migliorano la qualità delle decisioni nella gestione dell'energia e nei sistemi complessi.

Scopri come gli invarianti controllati mantengono la sicurezza in vari sistemi a tempo continuo.

Introduzione di metodi per prendere decisioni più sicure negli ambienti di apprendimento per rinforzo.

Un modello che collega le previsioni alla decisione multistadio per risultati migliori.

Uno sguardo ai metodi moderni nel design ingegneristico per efficienza e prestazioni.

Quest'articolo parla delle disuguaglianze variazionali e della loro importanza nell'ottimizzazione e nel machine learning.

Sto studio introduce un approccio nuovo per la riduzione delle dimensioni usando la distanza Gromov-Wasserstein semi-rielaborata.

Uno sguardo a come gli agenti interagiscono e prendono decisioni nel tempo.

Analizzare il comportamento degli utenti per migliorare i sistemi di trasporto pubblico urbano.

Uno sguardo a come le macchine Ising migliorano le tecniche di ottimizzazione.

Esplora come l'MPC gestisce l'incertezza e l'accuratezza del modello per un controllo efficace.

Un metodo per migliorare l'efficienza del sistema senza conoscere i dettagli.

Un metodo per derivare funzioni di costo analizzando le azioni degli esperti in ambienti complessi.

Scopri come le spiegazioni controfattuali migliorano la chiarezza nelle decisioni di ottimizzazione.

CALDERA offre una compressione del modello efficiente mantenendo le prestazioni per ambienti a risorse limitate.

Migliorare i metodi di ottimizzazione tramite UCB nelle strategie bayesiane locali.

Questo articolo esamina le complessità delle tecniche di rilevamento e recupero senza etichetta.