338 Arbeiten
Diese Arbeit untersucht ergodische McKean-Vlasov-Spiele mit zwei Spielern, indem sie ein Verifikationstheorem für Nash-Gleichgewichte herleitet und dieses auf lineare-quadratisch-gaußsche (LQG) Szenarien anwendet, um explizite Lösungen für die Master-Gleichungen zu erhalten.
Diese Arbeit stellt einen maßgeschneiderten Primal-Dual-Innenpunkt-Solver für Second-Order-Cone-Programmierprobleme vor, der durch eine effiziente Homogenisierung und einen Code-Generator, der C-Code ohne externe Abhängigkeiten erzeugt, besonders für Echtzeit-Anwendungen in der Führungs- und Regelungstechnik auf eingebetteten Plattformen optimiert ist.
Dieser Artikel entwickelt eine allgemeine Analyse der Fixpunkte von Graph-Splitting-Verfahren, leitet für den Fall normaler Kegel abgeschlossener linearer Unterräume eine explizite Formel für die Grenzwerte her und vereint sowie erweitert damit frühere Ergebnisse zu spezifischen Algorithmen.
Dieser Artikel stellt eine schnelle Methode zur Tensor-Train-Vervollständigung vor, die unter Verwendung von Standard-Linearalgebra-Operationen und deterministischen Bedingungen ausschließlich auf Beobachtungen ganzer Fasern entlang eines einzelnen Modus basiert, um fehlende Einträge in Mehrweg-Datentensoren effizient wiederherzustellen.
Diese Arbeit stellt eine übertragbare Lösungsmethode für parametrische optimale Steuerungsprobleme vor, die durch den Einsatz von Funktionencodierern und einem Offline-Online-Deekompositionsansatz eine effiziente Zero-Shot-Anpassung an sich ändernde Zielsetzungen ermöglicht und dabei nahe-optimalen Performance bei minimalem Rechenaufwand für den Echtzeiteinsatz bietet.
Diese Arbeit analysiert und synthetisiert diskrete Optimierungsalgorithmen, die durch die Lösung linearer Matrixungleichungen mit Zames-Falb-Filtern eine zertifizierte exponentielle Konvergenzrate auch unter schwankenden Netzwerkverzögerungen und instabilen Kanäldynamiken garantieren.
Der Artikel präsentiert eine Tensorprodukt-Finite-Elemente-Diskretisierung für ein elliptisches verteiltes Optimalsteuerungsproblem mit Randwertverfolgung, für die optimale Fehlerabschätzungen und schnelle Löser hergeleitet sowie numerisch verifiziert werden.
Diese Arbeit untersucht hierarchische leader-follower lineare-quadratische stochastische Graphon-Spiele, indem sie ein rigoroses mathematisches Modell entwickelt, die Existenz und Eindeutigkeit von Lösungen nachweist und ein Stackelberg-Nash-Gleichgewicht unter Berücksichtigung von Graphon-Kopplungstermen in den Diffusionskoeffizienten konstruiert.
Die Arbeit stellt VR-SDA-A vor, einen neuartigen, adaptiven Algorithmus mit Varianzreduktion und einer „Same-Batch"-Krümmungsverifikation, der die stochastische Barriere bei nicht-konvexen, nicht-konkaven Variationsungleichungen überwindet und eine optimale Orakelkomplexität von O(ε⁻³) bei automatischer Schrittweitenanpassung erreicht.
Die Arbeit leitet Hoeffding-artige Konzentrationsungleichungen für Summen austauschbarer Zufallsvariablen her, die eine Anti-Symmetrie aufweisen und die oberen bzw. unteren Schranken durch den größten bzw. kleinsten Erwartungswert im Träger des de-Finetti-Mischmaßes statt durch den Populationsmittelwert charakterisieren.
Dieses Paper stellt eine neue Trust-Region-Innenpunkt-Stochastische-Sequentielle-Quadratische-Programmierung-Methode (TR-IP-SSQP) vor, die stochastische Zielfunktionen mit deterministischen nichtlinearen Nebenbedingungen löst, globale Konvergenz unter Standardannahmen garantiert und ihre praktische Leistungsfähigkeit an CUTEst-Problemen sowie logistischen Regressionen demonstriert.
Diese Arbeit stellt einen regelungstheoretischen Ansatz zur Synthese von geschlossenen Empfehlungssystemen in sozialen Netzwerken vor, der als zustandsrückgeführtes Optimalsteuerungsproblem formuliert wird, um Engagement zu fördern und Polarisierung zu vermeiden, wobei gezeigt wird, dass eine sorgfältige Gewichtung der Zielfunktion für die Stabilität entscheidend ist, während eine übermäßige Belohnung von Engagement zu destabilisierenden Pathologien führen kann.
Diese Arbeit stellt eine Methode vor, die das Semi-Infinite-Programming bei der distributionell robusten Steuerung mit Mittelwert-Varianz-Metriken umgeht, indem sie das Problem durch eine Reformulierung als diskontierte Mittelwert-Varianz-Optimierung löst, was in lineare-quadratischen Regler-Szenarien zur Lösung über die Riccati-Gleichung führt und nachweislich zu niedrigeren maximalen Kosten im Vergleich zu konventionellen Methoden führt.
Diese Arbeit untersucht die Optimierung von Zwei-Block-Partitionen zur Beschleunigung der Mischung endlicher Markov-Ketten unter Gruppenmittelung, indem sie Verbindungen zwischen KL-Divergenz und Frobenius-Distanz zu stationären Zuständen herstellt, das Problem als kombinatorische Optimierung mit Differenz-submodularer Zerlegung neu formuliert und effiziente algorithmische Approximationen vorschlägt, die in numerischen Experimenten ihre Wirksamkeit unter Beweis stellen.
Diese Arbeit löst das offene Problem der Existenz von Gleichgewichten bei zeitinkonsistenten stochastischen Kontrollproblemen, indem sie durch Entropie-Regularisierung die Konvergenz einer explorativen Gleichung zu einer schwachen Lösung der ursprünglichen Gleichung nachweist und so Existenzbedingungen ohne starke Regularitätsannahmen liefert.
Der Artikel untersucht die Q-Eigenschaft von Bandmatrizen, insbesondere von Dreiecksmatrizen und neu definierten bidiagonalen Südwest-Matrizen, charakterisiert diese durch Vorzeichenmuster und Determinanten und erweitert die Ergebnisse auf lineare Transformationen in euklidischen Jordan-Algebren, wobei gezeigt wird, dass eine Rang-eins-Transformation genau dann die Q-Eigenschaft besitzt, wenn die beteiligten Vektoren entweder beide positiv oder beide negativ sind.
Diese Arbeit stellt einen global konvergenten monotonen Hessian-Riemann-Fluss zur Lösung von Vorwärtsproblemen bei zeitabhängigen Mean-Field-Spielen sowie ein löserunabhängiges Framework für inverse Probleme vor, das Parameterupdates durch implizite Differentiation der diskreten Gleichungen ermöglicht.
Die Arbeit stellt den PP-LUCB-Algorithmus vor, der durch die Kombination von verzerrten LLM-Bewertungen mit kostengünstigen, selektiven menschlichen Audits und einer speziellen Schätzmethode die effiziente Identifizierung optimaler Servicekonfigurationen ermöglicht und dabei die Auditkosten um 90 % senkt.
Diese Arbeit erweitert Ergebnisse von Ito und Lourenço auf hyperbolische Systeme mit skalierten Jordan-Rahmen, indem sie zeigt, dass die zugehörigen Polynome minimal sind, und beweist, dass Jordan-Rahmen mit Spur eins orthonormal bezüglich eines Halbskalarprodukts sind sowie eine Schur-artige Majorisierungsrelation gelten.
Diese Arbeit leitet eine topologische Bedingung her, unter der die semilokale Stabilität einer mengenwertigen Abbildung exakt durch das Supremum ihrer lokalen Calmness-Moduli bestimmt werden kann, was insbesondere bei nicht-konvexen Problemen in der parametrischen Optimierung präzise Fehlerabschätzungen ermöglicht.