338 Arbeiten
Die Arbeit analysiert die Robustheit von Monotone Operator Equilibrium Networks gegenüber Gewichtsquantisierung, zeigt, dass die Konvergenz garantiert bleibt, solange die spektrale Störung kleiner als der Monotonie-Margin ist, und demonstriert experimentell, dass eine quantisierungsbewusste Training diese Konvergenzgarantien selbst bei vier Bit wiederherstellen kann.
Die Autoren stellen ein rauschtolerantes, regularisiertes Quasi-Newton-Verfahren mit einer entspannten Armijo-Liniensuche vor, das bei ungenauen Funktionswerten eine globale Konvergenzrate von garantiert und sich in Experimenten als robuster als bestehende Methoden erweist.
Diese Arbeit stellt eine Lanczos-Tau-Methode zur Approximation und Optimierung der -Norm von Verzögerungs-Differentialalgebraischen Systemen vor, deren Konvergenz und Stabilität bewiesen werden und die durch explizite Gradientenformeln sowie die Verwendung von Spline-Basen für robuste Reglerentwürfe und stabile Modellapproximationen genutzt werden kann.
Dieser Artikel stellt verteilte dynamische Algorithmen vor, die es mehreren Agenten ermöglichen, basierend ausschließlich auf lokalen Daten ohne Austausch der Rohmessungen globalen Stabilitätsnachweise (Lyapunov-Zertifikate) zu ermitteln und optimale LQR-Regler für lineare zeitinvariante Systeme zu entwerfen.
Diese Arbeit leitet erstmals einen zeitunabhängigen Fehlerabschätzung für einen diskreten Luenberger-Beobachter zur Datenassimilation der barotropen Euler-Gleichungen in einer Dimension ab, der unter Verwendung einer modifizierten relativen Energie-Methode eine gleichmäßige Genauigkeit über lange Zeiträume garantiert.
Die Arbeit etabliert eine scharfe Konvergenzrate für die Chaospfropagation bei McKean-Vlasov-Gleichungen mit nichtlinearen Maßkoeffizienten und wendet diese Ergebnisse auf mittlere Feld-Langevin-Dynamik, Kontrollprobleme und Spiele an, wobei die Ergebnisse sowohl für endliche als auch für gleichmäßig in der Zeit gültige Zeithorizonte gelten.
Diese Arbeit löst das Merton-Portfolio-Optimierungsproblem in einem nicht-Markovschen, multivariaten fälschlich stationären Volterra-Heston-Umfeld, indem sie eine stochastische Faktorlösung für eine Riccati-Rückwärts-Differentialgleichung verwendet, um optimale Strategien in halb-geschlossener Form herzuleiten und deren Abhängigkeit von rauen Volatilitäten numerisch zu untersuchen.
Dieses Papier beweist die Existenz und Eindeutigkeit des Gleichgewichts in einem stochastischen Mean-Field-Spiel zur optimalen Investition für endliche und unendliche Zeithorizonte, wobei die Interaktion über den zeitabhängigen Verkaufspreis modelliert wird, und untersucht zudem die deterministische Entsprechung des Spiels.
Diese Arbeit stellt ein partitioniertes Optimierungsframework vor, das komplexe Probleme durch Zerlegung des Variablenraums in handhabbare Teilmengen reformuliert, und führt eine derivative-freie Methode (DFPOm) ein, die durch die effiziente Suche nach dem optimalen Partitionierungsindex mittels DFO-Algorithmen mit Abdeckungsschritt überlegene numerische Leistungen bei kontinuierlichen und zusammengesetzten Graubox-Problemen erzielt.
Dieses Papier stellt in Lean 4 formal verifizierte Farkas-artige Sätze über linear geordneten Körpern vor und erweitert die Dualitätstheorie der linearen Optimierung auf den Fall, dass einige Koeffizienten unendliche Werte annehmen dürfen.
Die Autoren stellen einen massiv parallelen Heuristikansatz vor, der nichtkonvexe kontinuierliche Optimierungsprobleme nutzt, um Graver-Basis-Richtungen für die iterative Verbesserung von Lösungen bei nichtlinearen ganzzahligen Optimierungsproblemen effizient zu approximieren und dabei die Leistungsfähigkeit moderner Solver erreicht.
Diese Arbeit liefert erstmals eine vollständige Charakterisierung der optimalen dynamischen Portfolioauswahl unter monotonen Mittelwert-Varianz-Präferenzen in Modellen mit unabhängigen Renditen, interpretiert den maximalen Nutzen durch die monotonen Sharpe-Ratio und leitet einfache Bedingungen her, unter denen klassische Mittelwert-Varianz-effiziente Portfolios auch für diese Präferenzen optimal sind.
Dieser Artikel beweist die Existenz eines Gleichgewichts für eine Klasse von Mean-Field-Spielen mit reflektierten stochastischen Differentialgleichungen unter Verwendung des Rahmens relaxierter Kontrollen und Martingalprobleme.
Diese Arbeit führt eine Variante von Polyak-Schrittweiten ein, um die Entropie-Spiegelabstiegsmethode für lineare Systeme auf unbeschränkten Domänen mit konvergenzbeweisen zu analysieren, dabei die implizite Verzerrung in der -Norm zu verbessern und die Ergebnisse auf allgemeine konvexe -glatte Funktionen zu verallgemeinern.
Diese Studie stellt einen rechnerischen Rahmen vor, der Design-by-Morphing mit Bayesscher Optimierung kombiniert, um wellenförmige Schwimmprofile zu optimieren, die im Vergleich zu herkömmlichen anguilliformen und carangiformen Mustern eine signifikant höhere Antriebswirkungsgrad von 49 % bis 57 % erreichen.
Diese Arbeit führt das Konzept der abhängigen erreichbaren Mengen für Zwei-Agenten-Szenarien ein, charakterisiert deren Geometrie am Beispiel der Konstanten-Bearing-Verfolgungsstrategie durch theoretische Grenzen und Optimierungsprobleme und validiert die Ergebnisse mittels Simulationen.
Diese Arbeit entwickelt und analysiert randomisierte stochastische Gradientenverfahren mit Glättungstechniken, um nichtkonvexe und nichtglatte stochastische Potentialspiele unter Unsicherheit zu lösen und dabei optimale Komplexitätsgrenzen sowie Konvergenzgarantien für Gleichgewichte zu erreichen.
Der Artikel stellt StochasticBarrier.jl vor, ein Open-Source-Toolbox in Julia zur Synthese stochastischer Barrierenfunktionen für die Sicherheitsverifikation diskreter stochastischer Systeme, das durch den Einsatz von Sum-of-Squares-Optimierung und stückweise konstanten Funktionen bestehende Werkzeuge in Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheitswahrscheinlichkeit deutlich übertrifft.
Dieses Papier entwickelt einen allgemeinen mathematischen Rahmen für Variationsprobleme in der Quantenthermodynamik unter Messbeschränkungen, löst damit ein spezifisches Problem aus der aktuellen Literatur, analysiert die duale Formulierung und das Verhalten im Nulltemperaturlimit mittels nicht-kommutativer optimaler Transportmethoden und wendet diese Konzepte auf die Quantenzustandstomographie sowie auf algorithmische Aspekte und deren Konvergenz an.
Dieses Papier entwickelt einen datengesteuerten Ansatz für die nicht-blockierende Markierungsüberwachung diskreter Ereignissysteme, indem es das neuartige Konzept der Markierungsdaten-Informativität einführt, dessen Verifizierungsalgorithmus bereitstellt und bei unzureichenden Daten Strategien zur Einschränkung der Spezifikation oder zur Daten-Informativierung vorschlägt.