342 Arbeiten
Die Arbeit stellt einen neuartigen Rahmen vor, der die klassischen, oft isolierten zweistufigen optimalen Rendezvous-Transfers zwischen elliptischen Bahnen durch die Identifizierung kontinuierlicher Lösungsfamilien mittels numerischer Fortsetzung und Primer-Vektor-Theorie systematisch verknüpft und so ein globales Verständnis der Lösungslandschaft ermöglicht.
Diese Arbeit stellt einen hybriden Zonopen-basierten Ansatz vor, der exakte Vorwärts- und Rückwärts-Erreichbarkeitsmengen für geschlossene RNN-Systeme mit ReLU-Aktivierungsfunktionen berechnet und durch eine skalierbare Relaxierungsmethode einen kontrollierbaren Kompromiss zwischen Rechenaufwand und Approximationsgenauigkeit ermöglicht.
Diese Arbeit stellt eine Klasse struktur-erhaltender, kommutatorfreier Cayley-Integratoren vor, die im Rahmen des Krotov-Algorithmus für Quanten-Optimalsteuerung die Unitärität und Symmetrie diskret bewahren, ohne Matrixexponentialfunktionen zu benötigen, und dadurch bei hoher Genauigkeit erhebliche Recheneffizienzgewinne, insbesondere für nichtlineare und langzeitige Dynamiken, erzielen.
Die Arbeit stellt eine optimierte C++-Implementierung des QPALM-OCP-Algorithmus vor, die die spezifische Struktur von Optimalsteuerungsproblemen nutzt, um durch Parallelisierung und Vektorisierung die Recheneffizienz signifikant zu steigern.
Die Arbeit stellt einen eikonalbasierten Ansatz vor, der unter Verwendung von Finite-Elemente-Fehlerabschätzungen und einem Vertrauensbereich um die Schnittorte des Hamilton-Jacobi-Bellman-Gleichungssystem herum kontinuierliche, global optimale Flugbahnen in stationären Windfeldern ermittelt, um Emissionen und Treibstoffverbrauch zu minimieren.
Dieses Papier stellt eine konstruktive Verallgemeinerung des Lemmas von Farkas vor, die auf der Fenchel-Rockafellar-Dualität basiert und notwendige sowie hinreichende Bedingungen für die Zugehörigkeit eines Vektors zu einem (nicht notwendigerweise abgeschlossenen) Bildkegel liefert, ohne die übliche Abgeschlossenheitsvoraussetzung zu benötigen.
Diese Studie entwickelt ein spieltheoretisches MPEC-Modell, um die Interaktion zwischen einer Regulierungsbehörde und heterogenen Akteuren bei der Gestaltung von EV-spezifischen Stromtarifen zu analysieren und zeigt, dass eine Untermessung mit rein volumetrischen Tarifen im Vergleich zu Pauschalraten jährliche Einsparungen von 64 bis 110 USD ermöglicht.
Dieser Artikel zeigt, dass der Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) für eine Klasse nicht-konvexer, multi-affiner quadratischer Gleichungsbeschränkungen, die in Anwendungen wie der robotischen Fortbewegung auftreten, unter milden Annahmen konvergiert und bei begrenztem Nichtkonvexitätsgrad sogar eine lineare Konvergenzrate erreicht.
Diese Arbeit stellt einen neuartigen rekursiven Identifikationsalgorithmus für autoregressive Systeme unter Ein-Bit-Kommunikation vor, der durch die Integration aktueller und historischer Daten die Informationsverluste der Quantisierung minimiert und damit erstmals asymptotisch die ursprüngliche Cramér-Rao-Untergrenze erreicht, was zu einer signifikanten Reduktion des mittleren quadratischen Fehlers im Vergleich zu bestehenden Methoden führt.
Diese Arbeit entwickelt eine neue Stabilitätsanalyse für multipass Preconditioned SGD, die zeigt, wie die Wechselwirkung zwischen der Krümmung des Populationsrisikos und der Gradientenrauschen-Geometrie die Generalisierungsfähigkeit über die effektive Dimension bestimmt, und liefert dazu sowohl obere Schranken als auch passende untere Schranken.
Diese Arbeit stellt deterministische Algorithmen zur Maximierung nicht-monotoner submodularer Funktionen unter Matroid- und Knapsack-Bedingungen vor, die mit Approximationsverhältnissen von bzw. den aktuellen Stand der Technik übertreffen.
Dieser Artikel untersucht gradientenrobuste Diskretisierungen für die Simulation und Optimierung nichtlinearer inkompressibler Navier-Stokes-Probleme, indem er äquivalente kontinuierliche Formulierungen vergleicht und deren Einfluss auf die adjungierten Gleichungen analysiert.
Diese Arbeit untersucht die Wohlgestelltheit von Randsteuerungssystemen und leitet daraus explizite Bedingungen für die exponentielle Eingangs-Zustands-Stabilität (ISS) von gekoppelten Wärmeleitungsgleichungen mit Randstörungen und Zeitverzögerungen ab.
Die Arbeit erweitert das Framework des kontrollierten simulierten Abkühlens auf Schwarm-Gradienten-Dynamiken, indem sie nachweist, dass durch die Überlagerung eines speziell konstruierten Geschwindigkeitsfeldes auf eine Langevin-artige Diffusion eine exakte Verfolgung eines Abkühlplans möglich ist, was eine theoretisch beliebig schnelle Konvergenz zu globalen Minima nicht-konvexer Potentiale ermöglicht.
Die Arbeit erweitert das Flow-Shop-Scheduling-Problem durch die Einführung eines einheitlichen rekursiven Funktionsrahmens, der sechs verschiedene Erweiterungen, diverse Zielfunktionen und Optimierungsansätze wie Branch-and-Bound konsistent beschreibt und verallgemeinert.
Diese Arbeit stellt ein Maximum-Entropie-Random-Walk-Modell für gerichtete Hypergraphen vor, das über Broadcast- und Merge-Mechanismen höhere Ordnungsinteraktionen erfasst und durch Sinkhorn-Schrödinger-Iterationen sowie tensorielle Spektralkriterien effizient gelöst wird.
Diese Arbeit beweist die asymptotische Konvergenz des Frank-Wolfe-Algorithmus für monotone Variationsungleichungen unter Verwendung einer kontinuierlichen Zeitinterpolation und dynamischer Systemtheorie, womit insbesondere Hammonds Vermutung zur Konvergenz des verallgemeinerten fiktiven Spiels bestätigt wird.
Diese Arbeit erweitert den DRCR-Algorithmus zur Dimensionsreduktion bei linearen Programmen um die Erkennung von Reflexionssymmetrien und deren Anwendung auf gemischt-ganzzahlige Probleme, was in Kombination mit affinen total unimodularen Zerlegungen zu einer signifikanten Beschleunigung der Lösung durch den SCIP-Solver führt.
Diese Arbeit liefert die erste exakte Charakterisierung des Nash-Gleichgewichts in endlichen kontinuierlichen LQG-Spielen mit endogenen Signalen, indem sie die unendliche Hierarchie von Überzeugungen durch eine deterministische Fixpunktbedingung auflöst und einen expliziten Informationskeil einführt, der den Wert der Manipulation von Gegnerüberzeugungen quantifiziert.
Die Arbeit stellt einen Operator-Splitting-Ansatz zur Lösung der Hamilton-Jacobi-Gleichung vor, der einen Wärme-Schritt mit einem reinen ersten Ordnungsschritt kombiniert, der durch einen gradientenbasierten Policy-Iteration-Algorithmus und maschinelles Lernen effizient gelöst wird, wobei Konvergenzraten für verschiedene Datenklassen nachgewiesen werden.