Matematica - Ottimizzazione e controllo

Esplora i principi e le applicazioni dell'approssimazione stocastica in ambienti incerti.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza nella risoluzione di grandi sistemi lineari.

Uno sguardo alle strategie di controllo in ensemble per sistemi complessi.

Esplorare le interazioni nei sistemi reticolari unidimensionali e la loro dinamica.

Ottimizzare gli elettrolizzatori PEM per una produzione di idrogeno efficiente e per la gestione dei costi.

Freya PAGE migliora l'efficienza nel calcolo distribuito con velocità dei computer non uniformi.

Uno sguardo alla teoria dei giochi e all'evoluzione delle strategie nel tempo.

Introducendo un metodo flessibile per i tassi di apprendimento che migliora le prestazioni del modello senza orari preimpostati.

Un metodo veloce per risolvere problemi di ottimizzazione usando superquantili.

Questo articolo parla di come identificare reti complesse con comportamenti non lineari.

Un modello matematico studia le interazioni tra le barriere coralline e le macroalghe dannose.

Un nuovo metodo migliora l'ottimizzazione del peso delle strutture sotto vincoli di vibrazione.

Un nuovo metodo per derivare vincoli di interpolazione migliora l'analisi delle prestazioni di ottimizzazione.

Metodi per rilevare e gestire le simmetrie nei problemi di ottimizzazione.

Nuove strategie migliorano il DBMC per un accordo più veloce nelle reti.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento non supervisionato con l'ottimizzazione combinatoria per migliorare il processo decisionale.

Un nuovo approccio migliora l'ottimizzazione di funzioni di perdita complesse nelle reti neurali.

Uno sguardo al ruolo di SCP nell'ottimizzazione e nelle sue applicazioni.

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.