制御理論 に関する最新の記事

自己興奮システムを研究して、エンジニアリング応用や制御技術を向上させよう。

エネルギーの流れを管理するためのポート-ハミルトニアンシステムの深掘り。

AutoencODEは、変動するレイヤー幅に神経ネットワークを適応させて、パフォーマンスを向上させるんだ。

量子システムにおけるバリア証明書が安全性をどう確保するか探る。

ニューラルネットワークが安全性が重要なシステムコントローラーのメモリ使用量を減らす方法を学ぼう。

この記事では、複雑なシステムを最適化するためのバンバン制御の役割について考察します。

神経輸送制御とその応用を探る。

高度な数値手法を使った相転移管理の研究。

モンジュ解とハミルトン・ジャコビ方程式における幾何学の役割を探る。

この記事は量子システムからの仕事の抽出について、可積分状態と非可積分状態に焦点を当てて考察している。

無限次元空間におけるインパルスシステムの安定性を評価する方法。

量子システムの基本とその実用的な応用を見てみよう。

対称双曲型多項式の意義と性質を探る。

新しいフレームワークは、複数の不確実性を効果的に管理することでロボットの安全性を向上させる。

障害問題と最適化におけるニュートン微分可能性の役割を見てみよう。

最近の研究は、HJB方程式とそのさまざまな分野での応用についての理解を深めている。

小さな擾乱下での複雑な非線形システムの安定性を評価する方法。

この記事は特定の数学的問題におけるヌル制御可能性の達成に焦点を当てている。

最適制御理論は、ノイズの多い環境で量子ゲートのパフォーマンスを向上させるのに役立つ。

ディープカーネルラーニングは、複雑性の中でも安全性と信頼性を確保しつつ、制御システムを強化するよ。

RHPGを紹介するよ：最適な状態推定のための有望なアルゴリズムだ。

非ホロノミックシステムの探求とその物理学における重要性。

技術における安全な操作のための制御バリア関数について。

パスに沿って編隊を維持するエージェントの制御方法を調べる。

未知のシステムを効果的に管理する方法を、無関係なコントロール戦略で学ぼう。

この記事では、線形動的システムにおけるリャプノフ関数を使った安定性解析について話してるよ。

量子システムでの迅速な変革をどうやって効果的に実現するかを検討中。

ダグラス-ラチフォードアルゴリズムを活用して効果的な最適制御問題を解決する。

新しい方法で、ニューラルネットワークを使って複雑な偏微分方程式を解く効率がアップしたよ。

ニューラルODEにおける深さと幅のバランスを詳しく見てみよう。

新しいアプローチが集合値解析を使って制御システムの分析を改善する。

新しい手法がロバスト制御アプリケーションのためのリカッティ方程式の解決を向上させる。

制御システムにおける高次元関数を簡素化する方法を見てみよう。

パラメータが完全にわからないときに、複雑なシステムを効果的に管理する方法。

この研究は、限られたコミュニケーションのあるシステムでの調整を改善することに注目している。

ハミルトン-ヤコビ-ベルマン方程式に対処するための効率的なアプローチを紹介して、精度を向上させるよ。

ガロア理論を通じて、代数、幾何、微分方程式のつながりを探ってみよう。

複雑なネットワークを効果的に制御・管理する方法を調査中。

周期的なドリフトを持つ非線形システムの制御可能性を探求し、その応用について考えよう。

新しいアルゴリズムがオープン量子システムでの量子ゲート作成を最適化する。