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AutoencODE adatta le reti neurali a larghezze di strato variabili per migliorare le prestazioni.

Esplorando come i certificati di barriera garantiscono la sicurezza nei sistemi quantistici.

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Questo articolo esamina il ruolo dei controlli bang-bang nell'ottimizzazione di sistemi complessi.

Uno sguardo al controllo del trasporto neurale e le sue applicazioni.

Ricerca su come gestire le transizioni di fase usando metodi numerici avanzati.

Esplorando le soluzioni di Monge e il ruolo della geometria nelle equazioni di Hamilton-Jacobi.

Questo articolo esamina l'estrazione di lavoro dai sistemi quantistici, concentrandosi su stati integrabili e non integrabili.

Un metodo per valutare la stabilità nei sistemi impulsivi all'interno di spazi di dimensione infinita.

Uno sguardo ai fondamenti dei sistemi quantistici e alle loro applicazioni pratiche.

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Un nuovo framework migliora la sicurezza dei robot gestendo in modo efficace più incertezze.

Uno sguardo ai problemi con ostacoli e al ruolo della differenziabilità di Newton nell'ottimizzazione.

Ricerche recenti migliorano la nostra comprensione delle equazioni HJB e delle loro applicazioni in vari settori.

Un metodo per valutare la stabilità in sistemi non lineari complessi sotto piccole perturbazioni.

Questo articolo si concentra sul raggiungimento della null-controllabilità in problemi matematici specifici.

La teoria del controllo ottimale aiuta a migliorare le prestazioni delle porte quantistiche in ambienti rumorosi.

Deep Kernel Learning migliora i sistemi di controllo, garantendo sicurezza e affidabilità anche in mezzo alla complessità.

Introducendo RHPG: un algoritmo promettente per la stima ottimale dello stato.

Un'esplorazione dei sistemi nonholonomici e della loro importanza nella fisica.

Uno sguardo alle funzioni di barriera di controllo per un'operazione sicura nella tecnologia.

Esaminando i metodi di controllo per agenti che mantengono formazioni mentre seguono un percorso.

Impara a gestire sistemi sconosciuti in modo efficace con strategie di controllo agnostiche.

Questo articolo parla dell'analisi di stabilità usando le funzioni di Lyapunov nei sistemi dinamici lineari.

Esplorare come ottenere trasformazioni rapide nei sistemi quantistici in modo efficace.

Sfruttando l'algoritmo di Douglas-Rachford per risolvere in modo efficace problemi di controllo ottimale.

Nuovo metodo migliora l'efficienza nella risoluzione di complessi equazioni differenziali parziali usando reti neurali.

Uno sguardo più da vicino all'equilibrio tra profondità e larghezza nelle ODE neurali.

Un nuovo approccio migliora l'analisi dei sistemi di controllo usando l'analisi a valori insiemistici.

Nuovi metodi migliorano la risoluzione delle equazioni di Riccati per applicazioni di controllo robusto.

Uno sguardo ai metodi per semplificare funzioni ad alta dimensione nei sistemi di controllo.

Un metodo per gestire sistemi complessi in modo efficace quando i parametri non sono del tutto conosciuti.

Questo studio si concentra sul migliorare il coordinamento in sistemi con comunicazione limitata.

Introducendo un approccio efficiente per affrontare le equazioni di Hamilton-Jacobi-Bellman per una maggiore accuratezza.

Esplora i collegamenti tra algebra, geometria e equazioni differenziali attraverso la teoria di Galois.

Esaminando metodi per controllare e gestire reti complesse in modo efficace.

Esplora la controllabilità nei sistemi non lineari con deriva periodica e le sue applicazioni.

Un nuovo algoritmo ottimizza la creazione di porte quantistiche in sistemi quantistici aperti.