最適化 に関する最新の記事

研究は、複雑なグラフ構造におけるマトロイドと多項式の応用を広げている。

剛性マトロイドとその数学的な関係を見てみよう。

複雑な分散環境でエージェントが解決策に合意する方法。

ヘッセ行列が機械学習モデルのパフォーマンスやトレーニング戦略にどんな影響を与えるか探ってみて。

量子コンピュータを使って複雑な最適化問題を解決する新しい方法を探ってる。

数学最適化における線形正則性と強いCHIPの探求。

射影アルゴリズムに関する研究が線形最適化問題の効率を向上させる。

この研究は、不確実性の中での意思決定をサブモジュラー最大化を使って改善することに焦点を当ててるよ。

二項数が線形計画法の最適化で果たす役割を探ってみて。

サイン平均がノイズの多い環境での最適化をどう改善するかを学ぼう。

CSPとそのソリューションの世界を深く掘り下げる。

テンソルネットワークを使って複雑な最適化問題に効率的に取り組む方法を探ってる。

ユニークな特性を持つ特別なエッジ重み付きグラフを探る。

新しい方法がリーマン技術を使って対称固有値問題の解決速度を向上させる。

ファジー制約を使うことで、不確実な最適化問題における意思決定が強化されるよ。

Simbaは最適化効率を高めて、サドルポイントや平坦なエリアをうまく対処するよ。

iDDGTは、分散最適化の課題に対する柔軟なソリューションを提供する。

新しい技術が、暗黙の制約を持つ科学と工学の最適化を強化してるよ。

新しい方法が進化アルゴリズムを使って生成フローネットワークのトレーニングを改善する。

QAL-BPは量子コンピュータを使ってビンパッキングの効率を上げるんだ。

機械学習とNP困難問題の近似アルゴリズムを組み合わせたフレームワーク。

この研究は、より良いパフォーマンスのために調整可能な不正確オラクルを使って最適化タスクを向上させるものだよ。

torchmSATは、複雑なMaxSATの課題を効率的に解決するために機械学習を使ってるんだ。

重複の研究とその正確なカバー問題における役割。

新しいアルゴリズムが、多目的最適化を効率的でバランスの取れた解で改善するんだ。

新しい方法が、不確実性の下での意思決定を確率測度を使って改善するよ。

新しいオペレーターが最適化問題の解決品質を向上させる。

この記事では、ポートフォリオ最適化のためのQAOAにおけるウォームスタートと古典的手法について話しています。

NITOは、エンジニアリングデザインの材料分配を最適化するための、より速くて柔軟な方法を提供します。

未知の変数があってもシステムをコントロールするための戦略を学ぼう。

システムが時間とともにどう変わるか、制御と安定性に焦点を当てて見てみる。

この記事では、多項式の非負性をテストする新しい方法を紹介しているよ。

この記事は、量子システムにおける局所エネルギー極小値を見つける際の課題について話してるよ。

この記事では、三角形詰め込み問題における重みを最大化するための戦略について話してるよ。

新しいアルゴリズムが複雑な機械学習タスクでユーザーの好みの統合を強化する。

滑らかでない関数に対するアダマール定理の一般化を探る。

不確実性を持つタスクを最適化するための、ファジー関係式を使った方法。

量子コンピュータがネットワークのリソース管理をどう改善できるかを探る。

幾何的不等式が形の中の関係をどう明らかにするか探ってみよう。

探索はエージェントが学んだり、意思決定を向上させたりするために必要だよ。